Python-OpenCV 处理图像（三）：图像像素点操作_程序人生

Python-OpenCV 处理图像（三）：图像像素点操作

admin

2023-07-31 01:53:01

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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：

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。

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)：

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.height-1)
    j = random.randint(0,im.width-1)
    color = (random.randrange(256),random.randrange(256),random.randrange(256))
    im[i,j] = color

cv.ShowImage(\"Noize\", im)
cv.WaitKey(0)

效果图：

python 图像处理 opencv

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0x01. 像素

0x02. 获取行和列像素

0x03. 批量处理

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