1 Numpy 矩阵操作
详细教程:Numpy矩阵操作 (array、zeros矩阵、ones矩阵、full矩阵、identity单位矩阵、eye矩阵)
2 Numpy 矩阵的检索与赋值
#画一个640*480的三通道全黑的图像
img=np.zeros((480,640,3),np.uint8)#行的个数(高),列的个数(宽)
输出坐标为(100,100)的值
print(img[100,100])#输出坐标为(100,100)的值
#对矩阵中某个元素赋值
#在x等于100处画一条长度200的竖线
count=0
while count<200:
img[count,100]=255# 没有写通道数,默认三通道[255,255,255]白色
count+=1
cv2.imshow("img",img)
在x=200处,画绿色线。
img[count,200,1]=255# 1代表第二个通道,即绿色通道
或者
img[count,200]=[0,255,0]# 三通道数据
2.1 完整代码
import numpy as np
import cv2
#画一个640*480的三通道全黑的图像
img=np.zeros((480,640,3),np.uint8)#行的个数(高),列的个数(宽)
print(img[100,100])#输出坐标为(100,100)的值
#对矩阵中某个元素赋值
#在x等于value处画一条长度200的竖线
count=0
while count<200:
img[count,100]=255# 没有写通道数,默认三通道[255,255,255]白色。(在x=100处,画白线。)
img[count,200,1]=255# 1代表第二个通道,即绿色通道。(在x=200处,画绿色线。)
count+=1
cv2.imshow("img",img)
key=cv2.waitKey(0)
3 Numpy 操作ROI
[y1:y2,x1:x2]
x,y的范围
[:,:]
x,y的值全部取
import numpy as np
import cv2
#画一个640*480的三通道全黑的图像
img=np.zeros((480,640,3),np.uint8)#行的个数(高),列的个数(宽)
cv2.imshow("img",img)
roi = img[100:400, 100:600] #在原图中截取一个ROI(宽300,高500)
roi[:,:] = [0,0,255] #全部赋值红色(255,255,255)
#roi[:] = [0,0,255]
roi[100:200,300:600] = [0,0, 0]
roi[10:200,10:200] = [0,255,0] #在选择一块赋值绿色
cv2.imshow('ROI', roi)
cv2.waitKey()