dede网站如何换logo,企业内部网站建设方案,哪些网站可以做国外生意,本地企业网站建设模板【1】引言
前序学习了使用numpy创建单通道的灰色图像#xff0c;并对灰色图像的局部进行了颜色更改#xff0c;相关链接为#xff1a;
python学opencv|读取图像#xff08;九#xff09;用numpy创建黑白相间灰度图_numpy生成全黑图片-CSDN博客
之后又学习了使用numpy创…【1】引言
前序学习了使用numpy创建单通道的灰色图像并对灰色图像的局部进行了颜色更改相关链接为
python学opencv|读取图像九用numpy创建黑白相间灰度图_numpy生成全黑图片-CSDN博客
之后又学习了使用numpy创建三通道的彩色图像并对彩色图像按照不同通道进行了颜色更改相关链接为
python学opencv|读取图像十用numpy创建彩色图像_python新建一张caise的图片-CSDN博客
实际上还会有一些需求只需要改变三通道彩色图像的局部颜色也就是获得掩模效果这就是今天文章的目标。
【2】可行性分析
根据上述文章修改彩色图像的颜色是通过修改各个通道的BGR值实现的修改灰度图像的颜色是通过修改各个像素点的BGR本质上由于只有一个通道所以本质上也是通过修改通道的BGR值实现 实现。
import numpy as np # 引入numpy模块
import cv2 as cv # 引入cv模块canvas np.ones((580, 580, 3), np.uint8) # 绘制一个580*580大小的画布3代表有3个通道unit8为图像存储格式
那如果对彩色图像直接修改像素点的BGR应该也会有颜色变化。
【3】代码测试
在上述分析的基础上直接尝试修改像素点的BGR值。
首先是引入相关模块绘制出画布此时的画布为纯黑色
import numpy as np # 引入numpy模块
import cv2 as cv # 引入cv模块canvas np.ones((580, 580, 3), np.uint8) # 绘制一个580*580大小的画布3代表有3个通道unit8为图像存储格式
然后在纯黑色的画布上先把第50到300行第20到280列改为纯白色像素然后显示完整的画布
canvas[50:300,20:280,:]255 #第50到300行第20到280列为纯白色像素cv.imshow(yanmo, canvas) # 在屏幕展示掩模的效果
cv.imwrite(yanmo.png, canvas) # 保存图像
之后把画布改为纯白色相应的把区域第50到300行第20到280列改为纯黑色像素然后显示完整的画布
canvas[:,:,:]255 #画布改为纯白色像素
canvas[50:300,20:280,:]0 #第50到300行第20到280列为纯黑色像素
cv.imshow(yanmo1, canvas) # 在屏幕展示掩模的效果cv.imwrite(yanmo1.png, canvas) # 保存图像
cv.waitKey() # 图像不会自动关闭
cv.destroyAllWindows() # 释放所有窗口
代码运行后获得的掩模效果为 图1 黑色画布白色掩模 图2 白色画布黑色掩模 由图1和 图2可见三通道彩色图像通过改像素点值的做法也能实现修改图像区域颜色的目标也就是实现掩模效果。
此时的完整代码为
import numpy as np # 引入numpy模块
import cv2 as cv # 引入cv模块canvas np.ones((580, 580, 3), np.uint8) # 绘制一个580*580大小的画布3代表有3个通道unit8为图像存储格式canvas[50:300,20:280,:]255 #第50到300行第20到280列为纯白色像素cv.imshow(yanmo, canvas) # 在屏幕展示掩模的效果
cv.imwrite(yanmo.png, canvas) # 保存图像canvas[:,:,:]255 #画布改为纯白色像素
canvas[50:300,20:280,:]0 #第50到300行第20到280列为纯黑色像素
cv.imshow(yanmo1, canvas) # 在屏幕展示掩模的效果cv.imwrite(yanmo1.png, canvas) # 保存图像
cv.waitKey() # 图像不会自动关闭
cv.destroyAllWindows() # 释放所有窗口
【4】细节说明
在彩色图像的掩模效果实现中未单独设置BGR通道值。
尝试修改第二通道值只需要增加代码
canvas[:,:,:]255 #画布改为纯白色像素
canvas[50:300,20:280,:]0 #第50到300行第20到280列为纯黑色像素
canvas[:,:,1]0 #第二个通道值
cv.imshow(yanmo2, canvas) # 在屏幕展示掩模的效果
cv.imwrite(yanmo2.png, canvas) # 保存图像
此时新获得的图像为 图3 白色画布黑色掩模 所有二通道值0
图3出现了预料之外的结果为探清缘由在所有的掩模操作下增加代码读取掩模区域中的像素点BGR值 print(黑色画布白色掩模像素数为[100,100]位置处的BGR, canvas[100, 100]) # 获取像素数为[100,100]位置处的BGR这时候获得的BGR输出值为 图4 BGR值
可见由于画布颜色强制为白色所有的BGR值本来是统一为255但把第二通道的值改为0后画布的BGR组成就变为[255 0 255]这时候画布就变成粉红色。
为证明上述分析新增一段代码来做验证
canvas[:,:,:]255 #画布改为纯白色像素
canvas[:,:,1]0 #第二个通道值
cv.imshow(yanmo3, canvas) # 在屏幕展示掩模的效果
cv.imwrite(yanmo3.png, canvas) # 保存图像
print(白色画布所有二通道BGR0像素数为[100,100]位置处的BGR, canvas[100, 100]) # 获取像素数为[100,100]位置处的BGR
print(白色画布所有二通道BGR0像素数为[500,500]位置处的BGR, canvas[100, 100]) # 获取像素数为[500,500]位置处的BGR
此时先规划白色画布然后直接强制第二通道值为0。
代码运行后获得的图像为 图5 白色画布所有二通道值0
此时输出的图像为粉红色读取的像素点BGR为 图6 白色画布所有二通道值像素BGR值
由图6可见各个像素点的BGR值都是[255 0 255]和图3所示的粉红色图像相应像素点的BGR值读取效果一致。
【5】总结
掌握了pythonopencv三通道彩色图像掩模效果的实现技巧。
