python图像处理之反色实现方法

python图像处理之反色实现方法是如何来实现的呢?下面的内容将会通过具体的实例来演示python图像处理之反色实现方法的实现方法及相关技巧:

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:

python图像处理之反色实现方法就是这样,欢迎大家参考。。。。

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