要创建黑色图像,我们可以使用np.zeros()方法。它创建一个给定大小的 numpy n 维数组,所有元素均为 0。由于所有元素均为零,因此当我们使用 cv2.imshow() 或 plt.imshow() 函数显示它时,它会显示黑色图像。
要创建白色图像,我们可以使用 np.ones() 方法。它创建一个给定大小的 numpy n 维数组,所有元素均为 1。我们将此数组乘以 255 以创建白色图像。现在所有元素都是 255,因此当我们使用 cv2.imshow() 或 plt.imshow() 函数显示它时,它会给出白色图像.
注意- 使用 np.zeros() 或 np.ones() 创建 numpy.ndarray 时,我们传递 dtype = np.uint8 作为参数。
步骤
您可以按照下面给出的步骤创建黑白图像 -
导入所需的库。在以下所有 Python 示例中,所需的 Python 库为 OpenCV、NumPy 和 Matplotlib。确保您已经安装了它们。
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
使用np.zeros()创建一个numpy.ndarray来创建黑色图像。将 >size 和 dtype 作为参数传递给这些方法。这里的数据类型是np.uint8。
img = np.zeros((350, 500, 3), dtype = np.uint8)
使用np.ones()创建一个numpy.ndarray来创建白色图像。将 size 和 dtype 作为参数传递给这些方法。这里的数据类型是np.uint8。现在我们将数组乘以255。
img = np.ones((350, 500, 3), dtype = np.uint8) img = 255*img
显示黑白图像。
cv2.imshow('black image', img)
让我们看一下不同的示例,以便清楚地理解。
示例 1
在此示例中,我们创建一个 700x350 黑色图像。这里图像宽度是700,高度是350。
# import required libraries import cv2 import numpy as np # create a black image img = np.zeros((350, 700, 3), dtype = np.uint8) # display the image using opencv cv2.imshow('black image', img) cv2.waitKey(0)
输出
当你运行上面的Python程序时,它将产生以下输出窗口。
示例 2
在此示例中,我们创建一个 700x350 白色图像。请注意,此处图像宽度为700,高度为350。
# import required libraries import cv2 import numpy as np # create a white image img = np.ones((350, 700, 3), dtype = np.uint8) img = 255* img # display the image using opencv cv2.imshow('white image', img) cv2.waitKey(0)
输出
当你运行上面的Python程序时,它将产生以下输出窗口。
以上是如何使用OpenCV Python创建一张黑色图像和一张白色图像?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现:1)使用numpy.array()函数创建数组,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组;3)理解数组的shape和size属性,确保子数组长度一致,避免错误;4)使用np.reshape()函数改变数组形状;5)注意内存使用,确保代码清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增强可读性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)较小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

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