这篇文章主要介绍了python图像处理之反色实现方法,涉及Python结合OpenCV与numpy操作图片的相关技巧,需要的朋友可以参考下
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：
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：
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。
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