【数字图像处理】【python】——opencv实现图像补色图和反色图

import cv2
import math
import numpy as np
def bu(img):
    height, width, channels = img.shape
    buImg=img.copy()
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            #补色公式：max(r,g,b)+min(r,g,b)-[r,g,b]
            buImg[i,j]=(img[i][j].max()+img[i][j].min())-img[i][j]
    return buImg

def fan(img):
    height, width, channels = img.shape
    fanImg = img.copy()
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            #反色公式[255, 255, 255] - [r, g, b]或255-img[i][j]
            fanImg[i, j] = (255 - img[i, j][0],255-img[i,j][1],255-img[i,j][2])
    return fanImg

img=cv2.imread("e:\\study1.png")
cv2.namedWindow('Original')
cv2.namedWindow('BuSe')
cv2.namedWindow('FanSe')
BuImg=bu(img)
FanImg=fan(img)
cv2.imshow('Original',img)
cv2.imshow('BuSe',BuImg)
cv2.imshow('FanSe',FanImg)
cv2.waitKey(0)

原图与补色图：

原图与反色图：

补充知识点：

以二十四色相环为例：正对120度角的是补色，180度角的是反色
补色公式：max(r,g,b)+min(r,g,b)-[r,g,b]
反色公式：[255, 255, 255] - [r, g, b]或255-img[i][j]
一种颜色反色后，颜色的色相值与反相前相差180度，这是反色和补色的共同点。不同点是，反色除了要改变色相以外，纯度和明度也做出了相应的改变，而补色不改变纯度和明度。例如，黑色的反色是白色，黑色的补色还是黑色。