Python-OpenCV 处理图像(三):图像像素点操作

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0x01. 像素

有两种直接操作图片像素点的方法:

第一种办法就是将一张图片看成一个多维的list,例如对于一张图片im,想要操作第四行第四列的像素点就直接 im[3,3] 就可以获取到这个点的RGB值。

第二种就是使用 OpenCV 提供的 Get1D、 Get2D 等函数。

推荐使用第一种办法吧,毕竟简单。

0x02. 获取行和列像素

有一下四个函数:

  • cv.GetCol(im, 0): 返回第一列的像素

  • cv GetCols(im, 0, 10): 返回前 10 列

  • cv.GetRow(im, 0): 返回第一行

  • cv.GetRows(im, 0, 10): 返回前 10 行

0x03. 批量处理

需要批量处理所有的像素点的时候,只需要使用for循环迭代处理就可以了:

1234567 import cv2.cv as cv im = cv.LoadImage(\”img/lena.jpg\”) for i in range(im.height):    for j in range(im.width):        im[i,j] # 这里可以处理每个像素点

还有一种迭代处理的方式是使用 LineIterator,不过在声明 LineIterator 的时候需要制定处理像素点的开始点和结束点。

12345678 import cv2.cv as cv im = cv.LoadImage(\”img/lena.jpg\”) li = cv.InitLineIterator(im, (0, 0), (im.rows, im.cols)) #So loop the entire matrix for (r, g, b) in li:    # 这里可以对每个像素点的 r g b 进行处理

娱乐一下, 随机获取 5000 个像素点,然后把颜色换成一个随机的值(salt):

123456789101112131415 import cv2.cv as cv import random # 这里也可以使用 Get2D/Set2D 来加载图片im = cv.LoadImage(\”img/lena.jpg\”)  for k in range(5000): #Create 5000 noisy pixels    i = random.randint(0,im.height1)    j = random.randint(0,im.width1)    color = (random.randrange(256),random.randrange(256),random.randrange(256))    im[i,j] = color cv.ShowImage(\”Noize\”, im)cv.WaitKey(0)

效果图: