Python OpenCV处理图像之图像像素点操作
本文实例为大家分享了Python OpenCV图像像素点操作的具体代码，供大家参考，具体内容如下
0x01. 像素
有两种直接操作图片像素点的方法：
第一种办法就是将一张图片看成一个多维的list，例如对于一张图片im，想要操作第四行第四列的像素点就直接 im[3,3] 就可以获取到这个点的RGB值。
第二种就是使用 OpenCV 提供的 Get1D、 Get2D 等函数。
推荐使用第一种办法吧，毕竟简单。
0x02. 获取行和列像素
有一下四个函数：
- cv.GetCol(im, 0): 返回第一列的像素
- cv GetCols(im, 0, 10): 返回前 10 列
- cv.GetRow(im, 0): 返回第一行
- cv.GetRows(im, 0, 10): 返回前 10 行
0x03. 批量处理
需要批量处理所有的像素点的时候，只需要使用for循环迭代处理就可以了：
import cv2.cv as cv
im = cv.LoadImage("img/lena.jpg")
for i in range(im.height):
for j in range(im.width):
im[i,j] # 这里可以处理每个像素点
还有一种迭代处理的方式是使用 LineIterator，不过在声明 LineIterator 的时候需要制定处理像素点的开始点和结束点。
import cv2.cv as cv
im = cv.LoadImage("img/lena.jpg")
li = cv.InitLineIterator(im, (0, 0), (im.rows, im.cols)) #So loop the entire matrix
for (r, g, b) in li:
# 这里可以对每个像素点的 r g b 进行处理
娱乐一下， 随机获取 5000 个像素点，然后把颜色换成一个随机的值(salt)：
import cv2.cv as cv
import random
# 这里也可以使用 Get2D/Set2D 来加载图片
im = cv.LoadImage("img/lena.jpg")
for k in range(5000): #Create 5000 noisy pixels
i = random.randint(0,im.height-1)
j = random.randint(0,im.width-1)
color = (random.randrange(256),random.randrange(256),random.randrange(256))
im[i,j] = color
cv.ShowImage("Noize", im)
cv.WaitKey(0)
效果图：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。