1、讀寫圖像(建議使用絕對路徑)

import cv2 from cv2 im = cv2.imread('C:/Users/admin/Desktop/test/1.jpg') cv2.imwrite('C:/Users/admin/Desktop/test/2.jpg',im)

2、通過numpy生成8位單通道灰度圖像，再通過OpenCV將灰度圖轉換為3通道彩色圖像

import cv2 from cv2 import numpy img = np.zeros((3,3),dtype=np.uint8) img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

3、讀取彩色圖像并轉換為灰度圖

import cv2 from cv2 img = cv2.imread('C:/Users/admin/Desktop/test/1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite('C:/Users/admin/Desktop/test/3.jpg',img)

4、通過bytearray和numpy創建隨機圖像

import cv2 from cv2 import numpy #生成大小為120000的隨機byte數組 randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000)) #將byte數組轉換為numpy數組 flatNumpyArray = numpy.array(randomByteArray) #把numpy數組轉換為二維圖像 grayImage = flatNumpyArray.reshape(300,400)#把numpy數組轉換為3通道彩色圖像 bgrImage = flatNumpyArray.reshape(200,200,3) cv2.imwrite('C:/Users/admin/Desktop/test/3.jpg',bgrImage)

5、直接通過numpy直接生成隨機圖像

imageArray = numpy.random.randint(0,256,120000).reshape(200,200,3)

6、通過numpy.array中的item()訪問圖像像素值,位置和BGR索引

import cv2 from cv2 import numpy image = cv2.imread('C:/Users/admin/Desktop/test/1.jpg') print(image.item(100,100,2))

7、使用索引遍歷圖像，OpenCV中圖像3個通道順序為BGR，即blue,green,red。

#對圖像進行遍歷，并將B通道置零 import cv2 from cv2 import numpy image[:,:,0]=0 cv2.imwrite('C:/Users/admin/Desktop/test/4.jpg',image)

8、將圖像一部分區域拷貝到另一部分區域，兩部分區域大小必須保持一致，且不能超過圖像范圍。

import cv2 from cv2 import numpy #將圖像縱軸0-50，橫軸50-100區域拷貝到縱軸100-150，橫軸100-150區域 image_block = image[0:50,50:100] image[100:150,100:150] = image_block cv2.imwrite('C:/Users/admin/Desktop/test/4.jpg',image)

9、獲取圖像屬性，image.shape可以獲取圖像高、寬和通道數，返回一個長度為3的數組。

import cv2 from cv2 im = cv2.imread('C:/Users/admin/Desktop/test/1.jpg') #獲取圖像寬、高和通道數 arr = image.shape Height = arr[0] Width = arr[1] print(Height) print(Width) #獲取圖像大小，size=高*寬*通道數 print(image.size) #獲取圖像數據類型，一般為uint8 print(image.dtype)

10、通過OpenCV顯示圖像

import cv2 from cv2 im = cv2.imread('C:/Users/admin/Desktop/test/1.jpg') cv2.imshow('img',image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV+python图像处理基础操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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