S 基於Python的Opencv入門學習 2

def access_pixel(image):  #顯示出一張底片一樣的，畫素取反

print(image.shape)  
height = image.shape[0]
width = image.shape[1] 
channels = image.shape[2]
print("width : %s,height : %s,channels: %s"%(width,height,channels))  '''以上**為列印的基本資訊，高，寬，通道數'''
for row in range(height):
for col in range(width):
for c in range(channels):
pv = image[row,col,c]
image[row,col,c] = 255 - pv    #做畫素取反操作
cv.imshow("pixel_demo",image)

def inverse(image):   #畫素取反，呼叫opencv中的庫，時間複雜度小了很多

dst = cv.bitwise_not(image)  #bitwise_not是的邏輯運算
cv.imshow("pixels demo",dst)

t0 = cv.gettickcount()            #輸入執行時間

access_pixel(src)
t1 = cv.gettickcount()
time = (t1 - t0)/cv.gettickfrequency()
print("time:%s ms"%(time * 1000)) #輸出執行時間

t0 = cv.gettickcount()            #輸出執行時間

inverse(src)
t1 = cv.gettickcount()
time = (t1 - t0)/cv.gettickfrequency()
print("time:%s ms"%(time * 1000)) #輸出執行時間

def create_image():  #基於bgr顏色模型建立三通道的，初始化即建立

img = np.zeros([400,400,3],np.uint8)
img[:,:,0] = np.ones([400,400])*255  #0就是藍色，1是綠色，2是紅色
cv.imshow("new image",img)

import cv2 as cv

import numpy as np
def access_pixel(image):  #顯示出一張底片一樣的，畫素取反
print(image.shape)
height = image.shape[0]
width = image.shape[1] 
channels = image.shape[2]
print("width : %s,height : %s,channels: %s"%(width,height,channels))
for row in range(height):
for col in range(width):
for c in range(channels):
pv = image[row,col,c]
image[row,col,c] = 255 - pv
cv.imshow("pixel_demo",image)
def inverse(image):   #畫素取反，呼叫opencv中的庫，時間複雜度小了很多
dst = cv.bitwise_not(image)  #bitwise_not是的邏輯運算
cv.imshow("pixels demo",dst)
def create_image():  #建立三通道的，初始化即建立
img = np.zeros([400,400,3],np.uint8)
img[:,:,0] = np.ones([400,400])*255
#初始化用ones更快一點
###############  img = np.ones([400,400,3],np.uint8)
###############  img = img * 255
cv.imshow("new image",img)
#cv.imwrite("f:/opencv/4.png",img)  #儲存
def create_image1():  #建立一通道的
img = np.zeros([400,400,1],np.uint8)
img[:,:,0] = np.ones([400,400])*255
cv.imshow("new image1",img)
def create_image2():   #顯示出二維的資料
t0 = cv.gettickcount()            #輸入執行時間
access_pixel(src)  #呼叫inverse(src)，比較兩者之間執行時間的大小
t1 = cv.gettickcount()
time = (t1 - t0)/cv.gettickfrequency()
print("time:%s ms"%(time * 1000)) #輸出執行時間
create_image()
create_image1()
create_image2()
cv.waitkey(0)
cv.destroyallwindows()

不同版本的python共用乙個opencv

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