opencv2

1.item（）

参数分别是访问图像的像素点的行和列（行， 列）

如果访问的是彩色图像，那么就需要在补充通道信息（行，列，通道）

#参数分别是索引值（也可以是三元索引），和新值
itemset()     

# 前两个参数是随机数的范围，后一个size[，]是几行几列，最后是数据类型
random.randint()   

示例

import numpy as np
img = np.random.randint(10, 99, size=[5, 5], dtype=np.uint8)
print("读取像素点 img.item(3, 2) = ", img.item(3, 2))
img.itemset((3, 2), 255)
print("读取修改后的像素点 img.item(3, 2) = ", img.item(3, 2))

2.生成一副随机数值的彩色图像

import cv2
import numpy as np
img = np.random.randint(0, 256, size=[256, 256, 3], dtype=np.uint8)
cv2.imshow("demo", img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

3.感兴趣区域（RIO）

#img[200:200, 200:400]
#表示的是一个方框里面的一个方块区域

import numpy as np
img = np.random.randint(10, 99, size=[5, 5], dtype=np.uint8)
a = img[200:400, 200:400]     # python的赋值是真的强大！！！
img[200:400, 600:800] = a

4.给某一个方块打码（代码示例）

import cv2
import numpy as np
a = cv2.imread("C:/Users/Lenovo/PycharmProjects/pythonProject3/IMG_0228.JPG", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.imshow("original", a)
face = np.random.randint(0, 256, (180,100,3))
a[220:400, 250:350] = face
cv2.imshow("result", a)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

5.通道拆分之索引拆分

import cv2
lena = cv2.imread("C:/Users/Lenovo/PycharmProjects/pythonProject3/IMG_0228.JPG")
cv2.imshow("lena", lena)
b = lena[:, :, 0]
g = lena[:, :, 1]
r = lena[:, :, 2]
#拆分
cv2.imshow("b", b)
cv2.imshow("g", g)
cv2.imshow("r", r)
lena[:, :, 0] = 0 # 这种改变值还是有点不懂
cv2.imshow("lenab0", lena)
lena[:, :, 1] = 0  #现在懂了
cv2.imshow("lenabog0",lena)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

6.通道拆分之函数拆分

#b, g, r = cv2.split(img)

#等价于
#b = cv2.split(img)[0]
#g = cv2.split(img)[1]
#r = cv2.split(img)[2]

7.通道合并

合并顺序为：B—>G—>R

如果改变通道顺序，则会得到不一样的图案

bgr = cv2.merge([b,g,r])

8.图像属性

shape：自己体会，可以判断其为灰度（二值图像）还是彩色图像

size：返回像素数目

dtype：返回图像的数据类型

import cv2
gray = cv2.imread("C:/Users/Lenovo/PycharmProjects/pythonProject3/IMG_0228.JPG")
print("shape = ", gray.shape)
print("size = ", gray.size)
print("dtype = ", gray.dtype)

9.改变形状

m1 = np.ones([3, 3], np.uint8)
m1.fill(199)       #  填充数组
print(m1)

m2 = m1.reshape([1, 9])       #变成一个一维数组
print(m2)

10.图像加法运算

像素值相加自动取模即 （254+58）= 63

（a + b） = mod(a+b, 256),就是单写+即可

add（a+b）则是，最大256

import cv2
a = cv2.imread("C:/Users/Lenovo/PycharmProjects/pythonProject3/IMG_0228.JPG")
b = a
r1 = a+b
r2 = cv2.add(a, b)
cv2.imshow("o",a)
cv2.imshow("r1",r1)
cv2.imshow("r2",r2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

其他运算函数

#图像减法：
cv2.subtract（m1， m2）
#除：
cv2.divide（m1， m2）
#乘：
cv2.multip（m1， m2）
#求均值：（各个通道占比情况）
cv2.mean（m1）
#求方差：（展现像素差异）
cv2.meanStdDev（m1）