Python OpenCV处理图像之滤镜和图像运算 - 行业资讯 - 肥雀云

本文实例为大家分享了Python OpenCV处理图像之滤镜和图像运算的具体代码,供大家参考,具体内容如下

<强> 0 x01。滤镜

喜欢自拍的人肯定都知道滤镜了,下面代码尝试使用一些简单的滤镜,包括图片的平滑处理,灰度化、二值化等:

　　　　　　进口cv2。简历,简历　　　　形象=cv.LoadImage (img/lena.jpg, cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR) #载入图像　　简历。ShowImage(“原始”,图片) 　　　　灰色=cv.CreateImage((图片。宽度,image.height) 8 1) # 8深度、1通道灰度　　简历。CvtColor(形象,灰色,cv.CV_RGBA2GRAY) #转换为灰色,所以作为一个过滤器　　简历。ShowImage(灰色,灰色) 　　　　#平滑变换　　平滑=cv.CloneImage(图片) 　　cv.Smooth(形象,平滑,cv.CV_MEDIAN) #施加一个与指定的算法cv.MEDIAN顺利完成　　简历。ShowImage(“平滑”,平滑) 　　　　#均衡处理　　简历。EqualizeHist(灰色,灰色)#工作> 　　进口cv2。简历,简历　　　　我=cv.LoadImage (“img/lena.jpg”cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) 　　阈值=cv.CreateImage (cv.GetSize (im), 8日,1) 　　　　def> 　　进口cv2。简历,简历　　　　我=cv.LoadImage (“img/lena.jpg”, 3) 　　　　#选择一块区域　　简历。(50150150)SetImageROI (im) #给所选区域的矩形坐标　　　　#变换操作　　cv.Zero (im) 　　#简历。集(im,简历。RGB(100、100、100))把图像给定值　　　　#解除选区　　cv.ResetImageROI (im) #重置ROI 　　　　cv.ShowImage(“形象”,im) 　　　　cv.WaitKey (0) 　　　　

<强> 0 x04。运算

对于多张图片,我们可以进行一些运算操作(包括算数运算和逻辑运算),下面的代码将演示一些基本的运算操作:

　　　　　　进口cv2。简历简历#或简单导入简历　　　　我=cv.LoadImage (“img/lena.jpg”) 　　im2=cv.LoadImage (“img/fruits-larger.jpg”) 　　简历。ShowImage (“Image1 im) 　　简历。im2 ShowImage (“Image2”) 　　　　res=cv.CreateImage (cv.GetSize (im2), 8日,3) 　　　　#加　　简历。添加(im, im2 res) #添加每一个像素在一起(黑色是0如此之低变化和白色过载) 　　简历。res ShowImage(“添加”) 　　　　#减　　简历。im2 AbsDiff (im, res) #像-为每个像素im (i) - im2(我) 　　简历。res ShowImage (“AbsDiff”) 　　　　#乘　　简历。Mul (im, im2 res) #乘以每个像素(几乎白色) 　　简历。ShowImage(“乘”,res) 　　　　#除　　简历。Div (im, im2 res) #值低的图像会可能几乎是黑色的　　简历。res ShowImage (" Div ") 　　　　#与　　简历。和(im, im2 res) #,对每一个像素　　简历。ShowImage(”和“res) 　　　　#或　　简历。或(im, im2 res) #位或每像素　　简历。ShowImage (res”或“) 　　　　#非　　简历。不是(im, res) #位的形象　　简历。res ShowImage(“不”) 　　　　#异或　　简历。Xor (im, im2 res) #位Xor 　　简历。res ShowImage (Xor) 　　　　#乘方　　简历。战俘(im, res, 2) #战俘与给定值的每个像素　　简历。res ShowImage(“战俘”) 　　　　#最大值　　简历。马克斯(im, im2 res) #两个像素之间的最大　　#相同的形式分分钟　　res cv.ShowImage (“Max”) 　　　　cv.WaitKey (0) 　　　　

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。