二值图像的生成与修改：OpenCV 实践指南

2024/10/26 0:43:57 来源：https://blog.csdn.net/qq_29752857/article/details/143105270 浏览: 次关键词：二值图像的生成与修改：OpenCV 实践指南

在图像处理领域，二值图像是一种非常重要的数据类型，它只包含两种像素值：黑色和白色。二值图像通常用于边缘检测、图像分割、特征提取等任务。今天，我们将通过一个简单的 Python 脚本，学习如何使用 OpenCV 库生成和修改二值图像。

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了 Python 和 OpenCV。如果还没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python
pip install numpy

编写脚本

下面是一个 Python 脚本，它演示了如何创建一个二值图像，修改其像素点，并显示修改前后的结果。

import cv2
import numpy as npdef image_operation():# 创建一个 8x8 的全黑图像img = np.zeros((8, 8), dtype=np.uint8)print("img=\n", img)# 显示原始图像cv2.imshow("one", img)# 读取并打印一个像素点的值print("读取像素点 img[0,3]=", img[0, 3])# 修改该像素点的值为白色（255）img[0, 3] = 255# 打印修改后的图像print("修改后 img=\n", img)# 再次读取并打印修改后的像素点的值print("读取修改后像素点 img[0,3]=", img[0, 3])# 显示修改后的图像cv2.imshow("two", img)# 等待按键事件cv2.waitKey()# 销毁所有窗口cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':image_operation()

脚本解析

导入库：首先，我们导入了 cv2 和 numpy。cv2 是 OpenCV 的 Python 接口，而 numpy 用于高效的数组操作。
创建二值图像：使用 numpy 的 zeros 函数创建一个 8x8 的全黑图像。这里的 dtype=np.uint8 指定了图像数据的类型，uint8 意味着每个像素点的值范围是 0 到 255。
显示图像：使用 cv2.imshow() 函数显示图像。第一个参数是窗口的标题，第二个参数是图像本身。
读取和修改像素点：通过索引 img[0,3] 读取并打印一个像素点的值。然后，将该像素点的值设置为 255，这在灰度图像中代表白色。
再次显示图像：修改像素点后，再次使用 cv2.imshow() 显示图像，以展示修改效果。
等待和清理：cv2.waitKey() 函数等待用户按键，然后 cv2.destroyAllWindows() 销毁所有创建的窗口。