时间:2021-05-22
如下所示:
#coding=utf-8#读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值import cv2import numpy as np img=cv2.imread('./o.jpg')px=img[10,10]print pxblue=img[10,10,0]print bluegreen=img[10,10,1]print bluered=img[10,10,2]print blue以上这篇python opencv 读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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原理1.计算出图片颜色对应的灰度值,计算公式如下gray=0.2126*r+0.7152*g+0.0722*b2.根据灰度值,从字符集中获取图片中每个像素点对应
需求在4*4的图片中,比较外围黑色像素点和内圈黑色像素点个数的大小将图片分类如上图图片外围黑色像素点5个大于内圈黑色像素点1个分为0类反之1类想法通过numpy
很多图片站点都会根据用户上传的图片检索出图片的主要颜色值,然后在通过颜色搜索相关的图片。之前按照网上的方法将图片缩放(或者马赛克)然后遍历每个像素点,然后统计处
本文实例为大家分享了python实现验证码识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下1.通过二值化处理去掉干扰线2.对黑白图片进行降噪,去掉那些单独的黑色像素点3
如下所示:fromPILimportImage########获取图片指定像素点的像素defgetPngPix(pngPath="aa.png",pixelX=