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1.灰度图像,返回灰度值
返回值=图像(位置参数),例:p = img[88,142] print(p)
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
#读取图片
img = cv2.imread("picture.bmp", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#灰度图像
p = img[88, 142]
print(p)
#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#写入图像
cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)
输出结果如下所示:[131 131 131],由于该图是24位BMP,B=G=R输出三个相同结果,有的图像仅有一个像素点则输出一个值。
2.BGR图像,返回值为B、G、R的值
例:
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
#读取图片
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#BGR图像
b = img[78, 125, 0]
print(b)
g = img[78, 125, 1]
print(g)
r = img[78, 125, 2]
print(r)
#方法二
bgr = img[78, 125]
print(bgr)
#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#写入图像
cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)
输出像素和图像如下所示:
1.修改单个像素值
BGR图像可以通过位置参数直接访问像素值并进行修改,输出结果如下所示:
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
#读取图片
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#BGR图像
print(img[78, 125, 0])
print(img[78, 125, 1])
print(img[78, 125, 2])
#修改像素
img[78, 125, 0] = 255
img[78, 125, 1] = 255
img[78, 125, 2] =255
print(img[78, 125])
img[78, 125] = [10, 10, 10]
print(img[78, 125, 0])
print(img[78, 125, 1])
print(img[78, 125, 2])
#方法二
print(img[78, 125])
img[78, 125] = [10, 10, 10]
print(img[78, 125])
输出结果如下所示,通过两种方法分别将B、G、R像素值修改为255和0。
2.修改区域像素
通过访问图像数组的位置区域实现区域像素修改,比如 [100:150,400:500] 是访问第100到150行,400到500列的区域,再对该区域像素进行修改。代码如下所示:
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
#读取图片
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#BGR图像
img[100:150, 400:500] = [255, 255, 0]
#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#写入图像
cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)
输出结果如下所示,[255, 255, 0]是浅蓝色。
使用Numpy进行像素读取,调用方式如下:
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy
#读取图片
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#Numpy读取像素
blue = img.item(78, 100, 0)
green = img.item(78, 100, 1)
red = img.item(78, 100, 2)
print(blue)
print(green)
print(red)
#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下,注意OpenCV读取图像通道是BGR,也可以转换成RGB在进行处理。
使用Numpy的itemset函数修改像素,调用方式如下:
例如:img.itemset((88,99), 255)
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy
#读取图片
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#Numpy读取像素
print(img.item(78, 100, 0))
print(img.item(78, 100, 1))
print(img.item(78, 100, 2))
img.itemset((78, 100, 0), 100)
img.itemset((78, 100, 1), 100)
img.itemset((78, 100, 2), 100)
print(img.item(78, 100, 0))
print(img.item(78, 100, 1))
print(img.item(78, 100, 2))
输出结果如下:
也可以同时输出B、G、R三个值,核心代码如下:
print(img[78, 78])
img.itemset((78, 78, 0), 0)
img.itemset((78, 78, 1), 0)
img.itemset((78, 78, 2), 0)
print(img[78, 78])
#[155 104 61]
#[0 0 0]
本小节主要讲解OpenCV中几何图形的绘制方法,包括:
在OpenCV中,绘制直线需要获取直线的起点和终点坐标,调用cv2.line()函数实现该功能。该函数原型如下所示:
下面的代码是绘制一条直线,通过np.zeros()创建一幅黑色图像,接着调用cv2.line()绘制直线,参数包括起始坐标和颜色、粗细。
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)
#绘制直线
cv2.line(img, (0,0), (255,255), (55,255,155), 5)
#显示图像
cv2.imshow("line", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果如图所示,从坐标(0,0)到(255,255)绘制一条直线,其直线颜色为(55,255,155),粗细为5。
基本线条的绘制方法掌握之后,我们能进行简单的变化,比如下面的代码增加了一个简单循环,将图形绘制成了四部分。
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)
#绘制直线
i = 0
while i<255:
cv2.line(img, (0,i), (255,255-i), (55,255,155), 5)
i = i + 1
#显示图像
cv2.imshow("line", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果如图所示。
在OpenCV中,绘制矩形通过cv2.rectangle()函数实现,该函数原型如下所示:
下面的代码是绘制一个矩形,通过np.zeros()创建一幅黑色图像,接着调用cv2.rectangle()绘制矩形。
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)
#绘制矩形
cv2.rectangle(img, (20,20), (150,250), (255,0,0), 2)
#显示图像
cv2.imshow("rectangle", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果如图,从左上角坐标为(20,20),右下角坐标为(150,250),绘制的矩形颜色为蓝色(255,0,0),粗细为2。
在OpenCV中,绘制矩形通过cv2.rectangle()函数实现,该函数原型如下所示:
下面的代码是绘制一个圆形。
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)
#绘制圆形
cv2.circle(img, (100,100), 50, (255,255,0), -1)
#显示图像
cv2.imshow("circle", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果如图所示,它在圆形为(100,100)的位置,绘制了一个半径为50,颜色为(255,255,0)、粗细为4的圆。
注意,如果将粗细设置为“-1”,则绘制的圆为实心,如图所示。
在OpenCV中,绘制椭圆比较复杂,要多输入几个参数,如中心点的位置坐标,长轴和短轴的长度,椭圆沿逆时针方向旋转的角度等。cv2.ellipse()函数原型如下所示:
下面是绘制一个椭圆的代码。
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)
#绘制椭圆
#椭圆中心(120,100) 长轴和短轴为(100,50)
#偏转角度为20
#圆弧起始角的角度0 圆弧终结角的角度360
#颜色(255,0,255) 线条粗细2
cv2.ellipse(img, (120, 100), (100, 50), 20, 0, 360, (255, 0, 255), 2)
#显示图像
cv2.imshow("ellipse", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果如图所示,其椭圆中心为(120,100),长轴为100,短轴为50,偏转角度为20,圆弧起始角的角度为0,圆弧终结角的角度为360,表示一个完整的椭圆。绘制的颜色为(255,0,255),粗细为2。
下面的代码是绘制一个实心椭圆。
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)
#绘制椭圆
cv2.ellipse(img, (120, 120), (120, 80), 40, 0, 360, (255, 0, 255), -1)
#显示图像
cv2.imshow("ellipse", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
绘制如图所示的图形。
在OpenCV中,调用cv2.polylines()函数绘制多边形,它需要指定每个顶点的坐标,通过这些点构建多边形,其函数原型如下所示:
下面是绘制一个多边形的代码。
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)
#绘制多边形
pts = np.array([[10,80], [120,80], [120,200], [30,250]])
cv2.polylines(img, [pts], True, (255, 255, 255), 5)
#显示图像
cv2.imshow("ellipse", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果如图所示,绘制的多边形为白色的闭合图形。
下面的代码是绘制一个五角星多边形。
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#创建黑色图像
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
#绘制多边形
pts = np.array([[50, 190], [380, 420], [255, 50], [120, 420], [450, 190]])
cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255), 10)
#显示图像
cv2.imshow("ellipse", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出结果如图所示,它将五个顶点左边分别连接起来,构成了一个黄色的五角星。
在OpenCV中,调用cv2.putText()函数添加对应的文字,其函数原型如下所示:
下面是绘制文字的代码。
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)
#绘制文字
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img, ’I love Python!!!’,
(10, 100), font, 0.6, (255, 255, 0), 2)
#显示图像
cv2.imshow("polylines", img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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2020年新开的“娜璋AI安全之家”,主要围绕Python大数据分析、网络空间安全、人工智能、Web渗透及攻防技术进行讲解,同时分享CCF、SCI、南核北核论文的算法实现。娜璋之家会更加系统,并重构作者的所有文章,从零讲解Python和安全,写了近十年文章,真心想把自己所学所感所做分享出来,还请各位多多指教,真诚邀请您的关注!谢谢。2021年继续加油!
(By:Eastmount 2021-02-08 夜于贵阳)
参考文献:
你以为你有很多路可以选择,其实你只有一条路可以走
以上就是关于gg游戏修改器如何修改数字_gg游戏修改器怎么修改游戏的全部内容,希望对大家有帮助。
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