一 访问和改变像素点的值
- 单独对一个像素操作
# 通过行列坐标来访问像素值 # 定义图片的一个像素点 px = img[100,100] # 打印出这个像素的BGR数值 print(px)
- 仅访问像素点的单个通道
# 仅访问蓝色像素 blue = img[100,100,0] print(blue)
- 改变像素点的颜色
# 对像素点单独变色 img[100,100] = [255,255,255] print(img[100,100])
- 调用函数改变像素
print(img.item(10,10,2)) img.itemset((10,10,2),100) print(img.item(10,10,2))
二 访问图片属性
- 返回图片大小（长宽像素点个数），颜色通道数
print(img.shape)
- 返回总像素点个数
print(img.size)
- 返回图像数据类型
print(img.dtype)
三 为图像设置边框（填充）
如果要在图像周围创建边框（如相框），则可以使用 cv.copyMakeBorder() 函数
对于这个函数
def copyMakeBorder(src: Any, top: Any, bottom: Any, left: Any, right: Any, borderType: Any, dst: Any = None, value: Any = None) -> None
- src:需要填充的图像,即图像名
- top：图像上面填充边界的长度
- bottom：图像上下面填充边界的长度
- left：图像左面填充边界的长度
- right ：图像右面填充边界的长度
- borderType：边界的类型
示例：
replicate = cv2.copyMakeBorder(img,300,300,300,300,cv2.BORDER_REPLICATE) reflect = cv2.copyMakeBorder(img,100,100,100,100,cv2.BORDER_REFLECT)
我们需重点讨论边界类型borderType
- BORDER_REPLICATE
复制法，即复制最边缘的像素。例如：aaaa|abcdefg|ggggg
可以看到四边的像素点颜色都一样；原因是程序把最靠边的那个像素点都复制粘贴过去了
- BORDER_REFLECT
反射法,即以最边缘的像素为对称轴。例如：fedcba|abcdefg|gfedec
可以看到，以边界为轴，各个像素点镜像复制过去
- BORDER_REFLECT_101、
反射法,也是最边缘的像素为对称轴，但与BORDER_REFLECT有区别。例如：fedcb|abcdefg|fedec
- BORDER_WRAP
外包装法，即以图像的左边界与右边界相连，上下边界相连。例如：cdefgh|abcdefgh|abcdefg
- BORDER_CONSTANT
常量法
完整代码：
import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt BLUE = [255,0,0] img1 = cv.imread('opencv-logo.png') replicate = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REPLICATE) reflect = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT) reflect101 = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_REFLECT_101) wrap = cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_WRAP) constant= cv.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv.BORDER_CONSTANT,value=BLUE) plt.subplot(231),plt.imshow(img1,'gray'),plt.title('ORIGINAL') plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE') plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('REFLECT') plt.subplot(234),plt.imshow(reflect101,'gray'),plt.title('REFLECT_101') plt.subplot(235),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP') plt.subplot(236),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTANT') plt.show()
