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【OpenCV 例程300篇】07. 图像的创建（np.zeros）
OpenCV 中图像对象的数据结构是 ndarray 多维数组，因此可以用 Numpy 创建多维数组来生成图像。特别对于空白、黑色、白色、随机等特殊图像，用 Numpy 创建图像非常方便。
Numpy 可以使用 np.zeros() 等方法创建指定大小、类型的图像对象，也可以使用 np.zeros_like() 等方法创建与已有图像大小、类型相同的新图像。
函数说明：
numpy.empty(shape[, dtype, order]) # 返回一个指定形状和类型的空数组
numpy.zeros(shape[, dtype, order]) # 返回一个指定形状和类型的全零数组
numpy.ones(shape[, dtype, order]) # 返回一个指定形状和类型的全一数组numpy.empty_like(img) # 返回一个与图像 img 形状和类型相同的空数组
numpy.zeros_like(img) # 返回一个与图像 img 形状和类型相同的全零数组
numpy.ones_like(img) # 返回一个与图像 img 形状和类型相同的全一数组
参数说明：
- shape：整型元组，定义返回多维数组的形状
- dtype：数据类型，定义返回多维数组的类型，可选项
- img：ndarray 多维数组，表示一个灰度或彩色图像
基本例程：
height, width, channels = 400, 300, 3
imgEmpty = np.empty((height, width, channels), np.uint8)
imgBlack = np.zeros((height, width, channels), np.uint8)
imgWhite = np.ones((height, width, channels), np.uint8) * 255
img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)
imgBlackLike = np.zeros_like(img1)
imgWhiteLike = np.ones_like(img1) * 255
import os
randomByteArray = bytearray(os.urandom(height * width * channels))
flatNumpyArray = np.array(randomByteArray)
imgRGBRand = flatNumpyArray.reshape(height, width, channels)
imgGrayWhite = np.ones((height, width), np.uint8) * 255
imgGrayBlack = np.zeros((height, width), np.uint8)
imgGrayEye = np.eye(width)
randomByteArray = bytearray(os.urandom(height*width))
flatNumpyArray = np.array(randomByteArray)
imgGrayRand = flatNumpyArray.reshape(height, width)
print("Shape of image: gray {}, RGB {}".format(imgGrayRand.shape, imgRGBRand.shape))
cv2.imshow("DemoGray", imgGrayRand)
cv2.imshow("DemoRGB", imgRGBRand)
cv2.imshow("DemoBlack", imgBlack)
key = cv2.waitKey(0)
本例程的运行结果如下：
（本节完）
【第1章：图像的基本操作】
06. 像素的编辑（img.itemset）
07. 图像的创建（np.zeros）
08. 图像的复制（np.copy）
09. 图像的裁剪（cv2.selectROI）
10. 图像的拼接（np.hstack）
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Crated：2021-11-18Original: https://blog.csdn.net/youcans/article/details/121174586
Author: YouCans
Title: 【OpenCV 例程300篇】07. 图像的创建（np.zeros）
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