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【Python】【OpenCV】【NumPy】图像和原始字节的转换

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学习完基础的图像算法,开始接触OpenCV学习:
灰度图中,一个像素点上的灰度级需要一个字节(byte,2^8,8 bit)进行存储,此时的灰度图是二维的。
而当我们需要转换为彩色图时,即三维,便会产生颜色通道(Channel),这个时候,一个像素点上的灰度级便会需要三个字节来进行存储。
可以借助笛卡尔坐标系来帮助理解:

 
我们开始实操:
1、生成一个随机的原始字节;
2、将随机字节转换为一维数组;
3、转换为灰度图(即二维数组)然后保存;
4、转换为彩色图(即三维数组)然后保存;
 Code:
  1. 1 import cv2
  2. 2 import numpy
  3. 3 import os
  4. 4
  5. 5 # 生成随机字符,然后转换成字节数组
  6. 6 rb = bytearray(os.urandom(12))
  7. 7 print(rb)
  8. 8
  9. 9 # 将字节数组转换成numpy数组
  10. 10 fn = numpy.array(rb)
  11. 11 print(fn)
  12. 12
  13. 13 # 转换成灰度图,即二维数组
  14. 14 gi = fn.reshape(3, 4)
  15. 15 print(gi)
  16. 16 # cv2.imwrite('2D.png', gi)
  17. 17
  18. 18 # 转换成彩色图,即三维数组,此时的展示的面是 xy 构成的
  19. 19 bi = fn.reshape(1, 4, 3)
  20. 20 print(bi)
  21. 21 # cv2.imwrite('3D_xy.png', bi)
  22. 22
  23. 23 # 此时的展示的面是 yz 构成的
  24. 24 yz = numpy.uint8(bi[0, :, :])
  25. 25 # cv2.imwrite('3D_yz.png', yz)
  26. 26 print(yz)
复制代码
 

 至此就完成了原始字节转换成图像的步骤。
 
参考书籍:OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现

来源:https://www.cnblogs.com/vangoghpeng/p/17842165.html
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