XXXXX
空画像の生成
# 1chのブランク画像を生成
img = np.zeros((height, width), np.uint8)
# 1chの画像をスタックして3chのブランク画像を生成
img = np.dstack([img, img, img])
# 3chのブランク画像を生成
img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
# 4chのブランク画像を生成,png形式の透明画像で使用する
img = np.zeros((height, width, 4), np.uint8)
# 画像を出力
cv2.imwrite("./test.jpg", img)
画像のリサイズ
path = "./test.jpg"
img = cv.imread(path)
print(img.shape) # 返り値はheight width ch
img = img.resize(img, (height, width))
print(img.shape)
色の入れ替え
img = np.zeros((256, 512, 3), np.uint8)
black, white = [0, 0, 0], [255, 255, 255]
img[np.where((img == black).all(axis = 2))] = white
透明画像の生成
img = np.zeros((256, 512, 3), np.uint8)
mask = np.zeros((256, 512, 1), np.uint8)
img = cv2.circle(img, (256, 128), 100, (0, 0, 255), thickness=-1)
mask = cv2.circle(mask, (256, 128), 100, (255), thickness=-1) # 0の部分は透明となる
dst = np.dstack([img, mask])
cv2.imwrite("test.png", dst)
img = cv2.imread("./test.png", -1) # 透明画像を読み込むときの引数は-1
CPUコア数をカウント
import multiprocessing
multiprocessing.cpu_count()
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この問題について(XXXXX), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/snct_hu/items/8cdfcfd40ddead010f69著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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