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opencv——day2
图像基本操作3-ROI（只读取图像的一部分）
#3.图像基本操作3-ROI（只取图像的一部分）
img=cv2.imread('cat.jpg')
#切片
cat=img[0:200,0:200]
cv_show('cat',cat)
#颜色通道提取
b,g,r=cv2.split(img)
#合并
img=cv2.merge((b,g,r))
cv_show('cat',img)
#只保留R
cur_img=img.copy()
cur_img[:,:,0]=0
cur_img[:,:,1]=0
cv_show('R',cur_img)
#只保留G
cur_img=img.copy()
cur_img[:,:,0]=0
cur_img[:,:,2]=0
cv_show('G',cur_img)
#只保留B
cur_img=img.copy()
cur_img[:,:,1]=0
cur_img[:,:,2]=0
cv_show('B',cur_img)
边界填充
#图像基本操作4-边界填充
top_size,bottom_size,left_size,right_size=(50,50,50,50)
replicate=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_WRAP)
constant=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,value=0)
#
plt.subplot(231),plt.imshow(img,'gray'),plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234),plt.imshow(reflect101,'gray'),plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP')
plt.subplot(236),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTANT')
#
plt.show()
数值计算
# 图像基本操作5-数值计算
cat=cv2.imread('cat.jpg')
dog=cv2.imread('dog.jpg')
cat2=cat+10
print(cat[:5,:,0])
print(cat2[:5,:,0])
img=cv2.add(cat,cat2)
print(img[:5,:,0])
dog=cv2.resize(dog,(501,416))
print(cat.shape)
img=cv2.add(cat,dog)
#这里的0表示提亮多少
img=cv2.addWeighted(cat,0.4,dog,0.6,0)
cv_show("R",img)
#拉伸压缩操作
res=cv2.resize(cat,(0,0),fx=3,fy=1)
plt.imshow(res)
cv_show("R",res)
标签：plt,cur,img,day2,cv2,cat,opencv,size 来源： https://blog.csdn.net/nanfang122/article/details/121448169
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