本文实例讲述了python图像处理之反色实现方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
我们先加载一个8位灰度图像
每一个像素对应的灰度值从0-255
则只需要读取每个像素的灰度值A,再将255-A写入
这样操作一遍后,图像就会反色了
这里运行环境为:
Python为:Python2.7.6
OpenCV2.4.10版(可到http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/下载)
numpy为:numpy-1.9.1-win32-superpack-python2.7(可到http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.1/下载)
具体python代码如下:
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import cv2.cv as cv image = cv.LoadImage( 'angelababy.jpg' , 0 ) size = (image.width,image.height) iTmp = cv.CreateImage(size,image.depth,image.nChannels) for i in range (image.height): for j in range (image.width): iTmp[i,j] = 255 - image[i,j] cv.NamedWindow( 'image' ) cv.NamedWindow( 'iTmp' ) cv.ShowImage( 'image' ,image) cv.ShowImage( 'iTmp' ,iTmp) cv.WaitKey( 0 ) |
运行结果如下图所示:
我们再稍微改动一下上面的代码
对于彩色图片,对于每个像素点,OpenCV在Python中是以tuple(R,G,B)的形式存储的
所以对于彩色图片的反色,只需要获得tuple(255-R,255-G,255-B)就行了
代码如下:
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import cv2.cv as cv image = cv.LoadImage( 'angelababy.jpg' , 1 ) size = (image.width,image.height) iTmp = cv.CreateImage(size,image.depth,image.nChannels) for i in range (image.height): for j in range (image.width): iTmp[i,j] = ( 255 - image[i,j][ 0 ], 255 - image[i,j][ 1 ], 255 - image[i,j][ 2 ]) cv.NamedWindow( 'image' ) cv.NamedWindow( 'iTmp' ) cv.ShowImage( 'image' ,image) cv.ShowImage( 'iTmp' ,iTmp) cv.WaitKey( 0 ) |
运行效果如下图所示:
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。