画像のプロパティとピクセル値を参照してください


画像の属性とピクセル値を参照してください

  • Opencvビデオデータnumpy.カレンダーで示す
  • import cv2
    
    img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)
    *numpy.ndarray
  • ndim:次元数.len(img.shape)
  • 形状:各次元のサイズ(h,w)または(h,w,3)
  • size:合計要素数
  • dtype:要素のデータ型.ビデオデータ
  • OpenCVビデオデータ型とNumpyデータ型
  • 階調画像:cv 2.CV_8UC1-> numpy.uint8, shape=(h,w)
  • カラー画像:cv 2.CV_8UC3-> numpy.uint8, shape=(h,w,3)
  • ビデオの属性参照例
  • img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)
    
    print('type(img1):', type(img1)) # type(img1): <class 'numpy.ndarray'>
    print('img1.shape:', img1.shape) # img1.shape: (480, 640)
    print('img2.shape:', img2.shape) # img2.shape: (480, 640, 3)
    print('img2.dtype:', img2.dtype) # img2.dtype: uint8
    
    h, w = img2.shape[:2] # h: 480, w: 640
    print('img2 size: {} x {}'.format(w, h))
    
    if len(img1.shape) == 2:
    	print('img1 is a grayscale image')
    elif len(img1.shape) == 3:
    	print('img1 is a truecolor image')
  • ビデオのピクセル値
  • を参照
    img1 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img2 = cv2.imread('cat.bmp', cv2.IMREAD_COLOR)
    
    for y in range(h):
    	for x in range(w):
    		img1[y, x] = 255
    		img2[y, x] = [0, 0, 255]
    # img1[:,:] = 255
    # img2[:,:] = (0, 0, 255)