中国建设银行官网站哈南分理处男生最喜欢的浏览器推荐
文章目录
- 一、项目思路
- 二、算法详解
- 2.1、获取图像信息
- 2.2、新建模板
- 2.3、图像通道顺序
- 三、项目实战：彩图的像素值反转（方法一）
- 四、项目实战：彩图的像素值反转（方法二）
- 五、项目实战：彩图转换为灰图后，像素值反转
一、项目思路
- 读取图像
- 获取图像信息
- 新建模板
- 像素值反转
- 显示图像
二、算法详解
2.1、获取图像信息
img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度）
img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度）
img.shape[2]：图像的通道数
2.2、新建模板
作用：根据给定形状和类型，返回全0填充的数组。
函数说明：zeros(shape, dtype=float, order='C')
输入参数： shape: 形状dtype: （可选参数）数据类型，默认numpy.float64。order: （可选参数），c代表行优先；F代表列优先
2.3、图像通道顺序
需注意：Pillow加载图像后的尺寸是二维，图形化是三维，但无法打印三维尺寸。
详细区别：
Opencv：uint8的ndarray数据，通道顺序[h, w, c]，颜色通道BGR。
- 导入模块：
import cv2
（1）cv2.imread()
（2）cv2.imshow()
（3）cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
Matplotlib(plt)：uint8的ndarray数据，通道顺序[h, w, c]，颜色通道RGB。
- 导入模块：
import matplotlib.pyplot as plt
（1）plt.imread()
（2）plt.imshow()
Pillow(PIL)：uint8的ndarray数据，通道顺序[h, w, c]，颜色通道RGB。
- 导入模块：
import PIL
（1）PIL.Image.open()
（2）PIL.Image.show()
Pythorch：tensor数据，通道顺序[n, c, h, w]，颜色通道RGB。
- 导入模块：
import torchvision
（1）torchvision.transforms.ToTensor()
（2）torchvision.transforms.ToPILImage()
三、项目实战：彩图的像素值反转（方法一）
import cv2 # opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib是RGB
import numpy as npimg = cv2.imread(r'bee.jpg') # 读取图像
imgInfo = img.shape # 读取图像信息
height = imgInfo[0] # 图像高度
width = imgInfo[1] # 图像宽度
channel = imgInfo[2] # 图像通道数dst = np.zeros((height, width, channel), np.uint8)
for ii in range(channel):for jj in range(height):for kk in range(width):Pixel = img[jj, kk, ii]dst[jj, kk, ii] = 255 - Pixelimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img), plt.axis('off'), plt.title('Raw')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(dst), plt.axis('off'), plt.title('New')
plt.show()python–图像颜色反转
四、项目实战：彩图的像素值反转（方法二）
import cv2 # opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib是RGBimg = cv2.imread(r'bee.jpg')
dst = 255 - imgimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img), plt.axis('off'), plt.title('Raw')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(dst), plt.axis('off'), plt.title('New')
plt.show()五、项目实战：彩图转换为灰图后，像素值反转
import cv2 # opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib是RGBimg = cv2.imread('starry_night.jpg', 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 彩色图像转换为灰度图像（3通道变为1通道）
dst = 255 - gray # 最大图像灰度值减去原图像，即可得到反转的图像img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
gray = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(1, 3, 1), plt.imshow(img), plt.axis('off'), plt.title('Raw')
plt.subplot(1, 3, 2), plt.imshow(gray), plt.axis('off'), plt.title('Gray')
plt.subplot(1, 3, 3), plt.imshow(dst), plt.axis('off'), plt.title('New')
plt.show()