当前位置: 萬仟网 > IT编程>脚本>Python > Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解

Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解

2019年04月03日 22:36  | 萬仟网IT编程  | 我要评论

上个版本的python opencv图片局部区域像素值处理,虽然实现了我需要的功能,但还是走了很多弯路,我意识到图片本就是数组形式,对于8位灰度图,通道数为1,它就是个二位数组,这样就没有必要再设置roi区域,复制出来这块区域再循环提取像素存入数组进行处理了,可以直接将图片存入数组,再利用numpy进行切分相应的数组操作就可以了,这样一想就简单很多了,这篇我会贴出修改后的代码,直接省去了大段的代码啊。

ps:这次我重新装的opencv3.2.0版本,代码里面直接用cv2了

# 查看opencv版本,终端输入:
$ 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' # 图片路径
lwpimg = cv2.imread(path) # 加载图片
gray_lwpimg = cv2.cvtcolor(lwpimg, cv2.color_bgr2gray) # 转为灰度图

# 画目标区域,参数分别为图片、左上坐标、右下坐标、框的颜色、框线条的粗细
lwpimg = cv2.rectangle(lwpimg, (290, 0), (310, 327), (0, 255, 0), 2) 
# 显示标记后的图片
cv2.imshow('local_pixel', lwpimg) 

# 提取图片像素值到矩阵
pixel_data = np.array(gray_lwpimg)
# 提取目标区域
box_data = pixel_data[:, 290:310]
# 矩阵行求和
pixel_sum = np.sum(box_data, axis=1)

# 画图
x = range(576)
fig = plt.figure(figsize=(4, 2))
ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax1.bar(x, pixel_sum, width=1) # x为每个条形到x轴0点的距离,width为每个条的宽度
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关闭窗口
  cv2.destroyallwindows()

效果:

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萬仟网。

如对本文有疑问,请在下面进行留言讨论,广大热心网友会与你互动!! 点击进行留言回复

相关文章:

◎已有 0 人评论

Copyright © 2019  萬仟网 保留所有权利. 粤ICP备17035492号-1
站长QQ:2386932994 | 联系邮箱:2386932994@qq.com