opencv-python像素的学习，以及numpy数组的操作

今天学习像素的遍历，反转，以及numpy的基本操作。

用法：zeros(shape, dtype=float, order='C')

返回：返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组；

参数：shape:形状

            dtype:数据类型，可选参数，默认numpy.float64

            dtype类型：t ,位域,如t4代表4位

                                 b,布尔值，true or false i,整数,如i8(64位）u,无符号整数，u8(64位）

                                f,浮点数，f8（64位）c,浮点负数，o,对象，s,a，字符串，s24

                               u,unicode,u24  order:可选参数，c代表与c语言类似，行优先；F代表列优先

以上借鉴于帮助文档的翻译

img[:, :, 2] = np.ones([400,400]) * 255
    

# img[:,:,2]是一种切片方式，冒号表示该维度从头到尾全部切片取出
# 所以img[:,:,2]表示切片取出所有行，所有列的第三个通道（索引为2）
# 右侧首先创建了一个400*400的二维数组，元素初始化为1，再乘上255，所有元素变为255
# 注意右侧400*400的二维数组与左侧切片部分形状相同，所以可以赋值
# 即所有行，所有列的第三个通道(R)的值都变为255，一二通道(BG)仍为0，即所有像素变为红色BGR(0，0，255)

下面都是常规操作，注释于代码

import cv2 as cv
import numpy as np


def access_pixels(image): #遍历以及反转像素
    print(image.shape)
    height = image.shape[0]
    width = image.shape[1]
    channels = image.shape[2]
    print("width:%s,height:%s,channels:%s"%(width,height,channels))
    for row in range(height): #遍历每一行
        for col in range(width): #遍历每一列
            for c in range(channels):
                pv = image[row,col,c]
                image[row, col, c] = 255 - pv
    cv.imshow("pixels_demo",image)


#上述自定义函数的功能是像素取反，当然，opencv自带像素取反方法bitwise_not()，不需要这么麻烦
def inverse(img):
    """此函数与access_pixels函数功能一样"""
    image1 = cv.bitwise_not(img)
    cv.imshow("pixels_demo",image1)


def creat_image(): #通过像素点创建自己的图片
    img = np.zeros([400,400,3],np.uint8) #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组
    '''zeros(shape, dtype=float, order='C')'''
 5)
    cv.imshow("NEW",img)
    cv.imwrite("C:/Users/idmin/Desktop/img/img2.jpg",img)


src = cv.imread("C:/Users/idmin/Desktop/img/img1.jpg") #blue,green,red
#cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
t1 = cv.getTickCount()#得到当前的时间片
#access_pixels(src)
inverse(src)
creat_image()
t2 = cv.getTickCount()
time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency()
print("time:%s ms"%(time*1000)) #直接求得的时间是秒
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()  # 关闭所有窗口

运行效果：