- *单独对一个像素操作
px = img[100,100]
print(px)
- *仅访问像素点的单个通道
blue = img[100,100,0]
print(blue)
- *改变像素点的颜色
img[100,100] = [255,255,255]
print(img[100,100])
- *调用函数改变像素
print(img.item(10,10,2))
img.itemset((10,10,2),100)
print(img.item(10,10,2))
- *返回图片大小（长宽像素点个数），颜色通道数
print(img.shape)
- *返回总像素点个数
print(img.size)
- *返回图像数据类型
print(img.dtype)
如果要在图像周围创建边框（如相框），则可以使用 cv.copyMakeBorder() 函数
对于这个函数
def copyMakeBorder(src: Any,
top: Any,
bottom: Any,
left: Any,
right: Any,
borderType: Any,
dst: Any = None,
value: Any = None) -> None
示例：
replicate = cv2.copyMakeBorder(img,300,300,300,300,cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img,100,100,100,100,cv2.BORDER_REFLECT)
- *BORDER_REPLICATE
复制法，即复制最边缘的像素。例如：aaaa|abcdefg|ggggg
可以看到四边的像素点颜色都一样；原因是程序把最靠边的那个像素点都复制粘贴过去了
- *BORDER_REFLECT
反射法,即以最边缘的像素为对称轴。例如：fedcba|abcdefg|gfedec
可以看到，以边界为轴，各个像素点镜像复制过去
- BORDER_REFLECT_101、
反射法,也是最边缘的像素为对称轴，但与BORDER_REFLECT有区别。例如：fedcb|abcdefg|fedec
- *BORDER_WRAP
外包装法，即以图像的左边界与右边界相连，上下边界相连。例如：cdefgh|abcdefgh|abcdefg
- *BORDER_CONSTANT
常量法
完整代码：
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
BLUE = [255,0,0]
img1 = cv.imread('opencv-logo.png')
replicate = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_WRAP)
constant= cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_CONSTANT,value=BLUE)
plt.subplot(231),plt.imshow(img1,'gray'),plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234),plt.imshow(reflect101,'gray'),plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP')
plt.subplot(236),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTANT')
plt.show()
Original: https://blog.csdn.net/henghuizan2771/article/details/122807010
Author: 落叶随峰
Title: CV5 numpy入门及图像的基本操作
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