画像のすべてのピクセルをループする方法を知りたい。私はこれを試しました:
import cv2
import numpy as np
x = np.random.randint(0,5,(500,500))
img = cv2.imread('D:\Project\Capture1.jpg',0)
p = img.shape
print p
rows,cols = img.shape
for i in range(rows):
for j in range(cols):
k = x[i,j]
print k
配列の形式ではない垂直方向の数値のセットを出力します。また、配列の範囲外の例外も発生しています。方法を提案してください。
Pythonで特定のピクセルにアクセスする
import cv2
image = cv2.imread("sample.jpg")
pixel= image[200, 550]
print pixel
出力:[73 89 102]
X変数の目的がわかりません。あなたはそれを必要としません。
単に使用:
_for i in range(rows):
for j in range(cols):
k = img[i,j]
print k
_
これは確かに垂直方向の数字のセットを出力します。ピクセルの値を変更する場合は、img.itemset()
を使用します。 http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_core/py_basic_ops/py_basic_ops.html
配列全体を出力する場合は、print(img)
を使用します
配列のインデックスを使用したアクセスは、numpy配列では遅くなります。
アクセスにはitem()
メソッドを、変更の実行にはitemset
を使用できます。
例えば
for i in range(0,img.shape[0]):
for j in range(0,img.shape[1]):
pixel = img.item(i, j)
print pixel
これを試して:
import numpy as np
import Image
image = Image.open("example.png")
image_data = np.asarray(image)
for i in range(len(image_data)):
for j in range(len(image_data[0])):
print(image_data[i][j]) # this row prints an array of RGB color for each pixel in the image
import cv2
import numpy as np
imagename = "capure.jpg"
img = cv2.imread(imagename, 0) # 0 params, for gray image
height, width = img.shape[:2] # image height and width
print(img) # all image pixels value in array
print(img[10, 10]) # one pixel value in 10,10 coordinate
for y in range(height):
for x in range(width):
print(img[y,x], end = "\t")
print("\t")
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('C:/Users/Asus/Desktop/test.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
for x in range (1,480):
for y in range (1,640):
pixel = image[x,y]
print pixel
あなたはこれを行うことができます
for (int y = 0; y<im.rows; y++)
{
for (int x = 0; x<im.cols; x++)
{
Vec3b color = im.at<Vec3b>(Point(x, y));
//you can print color this has the pixel value
}
}
このコードは、ループを通過することで配列'k'のピクセル値を提供します。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('sample.jpg',0)
rows,cols = img.shape
k = []
for i in range(rows):
for j in range(cols):
k.append(img[i,j])
print k
垂直配列は、画像のRGB(Reg、Green、Blue)チャネル値です。ピクセルの単一の値が必要な場合は、最初に画像をグレースケールに変換することができます。それは本当にあなたのアプリケーションとあなたが画像で何をしたいかによります、グレースケールへの変換はただ一つのアプローチです。
グレースケールに変換するには
grayImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ドキュメント にいくつかの基本的な操作を示します
あなたは画像をグレースケールで読んでいます
img = cv2.imread( 'D:\ Project\Capture1.jpg'、0)
ここでは激しさだけが得られます