OpenCV基础-图像数字化

OpenCV基础-图像数字化

读取图像:

python 复制代码
# 获取彩色图像
image = cv2.imread("image.jpg")
方法 作用
image.shape (垂直像素,水平像素,通道数)
image.size 图像包含的像素个数
image.dtype 数据类型

获取某一像素的RGB值:

python 复制代码
print(image[231, 128])
# B通道
print(image[231, 128, 0])
# G通道
print(image[231, 128, 1])
# R通道
print(image[231, 128, 2])

输出:

59 72 46

59

72

46

即坐标231, 128上的像素的RGB值由59 72 46组成

拆分通道:

python 复制代码
image = cv2.imread("image.jpg")
cv2.imshow("image", image)
b, g, r = cv2.split(image)
cv2.imshow("B", b) # 显示B通道图像
cv2.imshow("G", g) # 显示G通道图像
cv2.imshow("R", r) # 显示R通道图像

合并通道:

python 复制代码
image = cv2.imread("image.jpg")
b, g, r = cv2.split(image)
rgb = cv2.merge([r, g, b]) # 按R→G→B顺序合并
cv2.imshow("RGB", rgb)

创建纯黑色的图像:

python 复制代码
width = 800
height = 600
img = np.zeros((height, width), np.uint8)
cv2.imshow("img", img)

拼接图像:

python 复制代码
image1 = cv2.imread("image1.jpg")
image2 = cv2.imread("image2.jpg")
# 水平拼接两个图像
img_h = np.hstack((image1, image2))
# 垂直拼接两个图像
img_v = np.vstack((image1, image2))
cv2.imshow("img_h", img_h)
cv2.imshow("img_v", img_v)
相关推荐
hsfxuebao2 分钟前
Loop Engineering 保姆级教程 + 项目实战
人工智能·后端
晚安code4 分钟前
大模型是什么?讲透 Token、上下文窗口、Temperature 和 MoE
人工智能·深度学习·机器学习
xianghongtao01164 分钟前
麦肯锡2026技术趋势02_智能体AI_研究解读
大数据·人工智能
AI日报派送佬9 分钟前
2026年10月2日AI行业日报|AI监管全面加码,算力基建革新,视觉推理技术突破
人工智能·ai智能体·大模型技术·ai日报·算力基建·ai科研·ai产业落地
数字化顾问15 分钟前
(138页PPT)四大咨询矿业集团流程梳理与优化报告(附下载方式)
大数据·人工智能
liuchangng20 分钟前
Agent的state注入
人工智能·agent·jev·决策模型
for_ever_love__22 分钟前
机器学习入门——手写线性回归与梯度下降
人工智能·python·学习·机器学习·线性回归
打工仔折腾 AI27 分钟前
从 Demo 到生产级 Agent:8 个关键设计机制与 Python 实现拆解
java·jvm·人工智能·后端·python·langchain·ai agent 实战
匠测AI说1 小时前
AI for Testing 提效实战·测试设计(二):让 AI 按等价类 + 边界值把用例补全
人工智能·测试覆盖率
CHEEVEN_QY1 小时前
液冷板热阻计算与流阻优化的实战方法
人工智能·算法·机器学习