1.圖片的表示與存儲
圖片以矩陣的形式存在電腦里，需要用到數組操作來完成對圖像的處理。

np.ones(size) #可以創建任意維度的數組，各個元素值均為1 2 3 np.zeros(size,dtype) #同上，但各個元素值為0.默認元素類型為浮點數

使用示例：

img = np.zeros([256, 256, 3], np.uint8)#創建長寬為256的圖片，三通道(BGR)，像素大小為8位無符號整數img[: , : , 0] = np.ones([256,256])*255#設置圖片的顏色B通道為255，也就是藍色cv.imshow("new image", img)#單通道的灰度圖像img1 = np.ones([400, 400, 1], np.uint8)img1 = img1 * 147cv.imshow("new image", img1)

示例：

m1 = np.ones([30, 30], np.uint8) #創建單通道的灰度圖形 m1.fill(12) print(m1) cv.imshow("m1", m1) #reshape注意size大小匹配 30*30=10*90 m2 = m1.reshape([10,90]) print(m2) cv.imshow("m2", m2)

2.對像素pixel的操作
主要有兩種形式：遍歷和API的方式。

def access_pixels(image):2 print(image.shape)3 height = image.shape[0]4 width = image.shape[1]5 channels = image.shape[2]6 print("width : %s, height : %s, channels : %s" %(width, height, channels))7 for i in range(height):8 for j in range(width):9 for k in range(channels): 10 pv = 255 - image[i, j, k] 11 image[i, j, k] = pv 12 cv.imshow("pixels_demo", image) 13 14 15 def inverse(image): 16 #和上一個函數的for循環功能類似 17 dst = cv.bitwise_not(image) 18 cv.imshow("inverse demo", dst)

這時，你會發現使用API比循環遍歷快不少。
3.計算函數運行時間

t1 = cv.getTickCount() 2 access_pixels(src) #需要測試時間的函數 3 t2 = cv.getTickCount() 4 time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency() 5 print("time : %s ms" %(time*1000))

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python-OpenCV之numpy数组操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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