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Python+OpenCV中圖片局部區(qū)域像素值處理的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要介紹了Python+OpenCV中圖片局部區(qū)域像素值處理的示例分析,具有一定借鑒價(jià)值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。

在南安等地區(qū),都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局,加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力,以專(zhuān)注、極致的服務(wù)理念,為客戶(hù)提供成都網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作定制網(wǎng)站建設(shè),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),成都營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站建設(shè),外貿(mào)營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站建設(shè),南安網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

圖片本就是數(shù)組形式,對(duì)于8位灰度圖,通道數(shù)為1,它就是個(gè)二位數(shù)組,這樣就沒(méi)有必要再設(shè)置ROI區(qū)域,復(fù)制出來(lái)這塊區(qū)域再循環(huán)提取像素存入數(shù)組進(jìn)行處理了,可以直接將圖片存入數(shù)組,再利用numpy進(jìn)行切分相應(yīng)的數(shù)組操作就可以了。

ps:這次我重新裝的opencv3.2.0版本,代碼里面直接用cv2了

# 查看opencv版本,終端輸入:
$ pkg-config --modversion opencv

cv_img_cv2.py

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'lwp'

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
path ='/media/lwp/A/111111.jpg' # 圖片路徑
lwpImg = cv2.imread(path) # 加載圖片
gray_lwpImg = cv2.cvtColor(lwpImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 轉(zhuǎn)為灰度圖

# 畫(huà)目標(biāo)區(qū)域,參數(shù)分別為圖片、左上坐標(biāo)、右下坐標(biāo)、框的顏色、框線(xiàn)條的粗細(xì)
lwpImg = cv2.rectangle(lwpImg, (290, 0), (310, 327), (0, 255, 0), 2) 
# 顯示標(biāo)記后的圖片
cv2.imshow('local_pixel', lwpImg) 

# 提取圖片像素值到矩陣
pixel_data = np.array(gray_lwpImg)
# 提取目標(biāo)區(qū)域
box_data = pixel_data[:, 290:310]
# 矩陣行求和
pixel_sum = np.sum(box_data, axis=1)

# 畫(huà)圖
x = range(576)
fig = plt.figure(figsize=(4, 2))
ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax1.bar(x, pixel_sum, width=1) # x為每個(gè)條形到x軸0點(diǎn)的距離,width為每個(gè)條的寬度
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('edge_filter')
plt.grid(True)
plt.show()

key = cv2.waitKey(0) & 0xFF
if key == ord('q'): # 按q關(guān)閉窗口
  cv2.destroyAllWindows()

效果:

Python+OpenCV中圖片局部區(qū)域像素值處理的示例分析

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當(dāng)前題目:Python+OpenCV中圖片局部區(qū)域像素值處理的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
文章出自:http://www.chinadenli.net/article20/dhddjo.html

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