这篇文章将为大家详细讲解有关OpenCV中图像颜色反转算法的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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图像颜色的反转,比较简单的思路就是使用255减去当前值,从而得到反转后的图像.原始图片:
1.灰度图像的颜色反转
import cv2
import numpy as np
# 灰度 0-255 255-当前灰度值
img = cv2.imread('image0.jpg', 1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dst = np.zeros((height, width, 1), np.uint8)
for i in range(height):
for j in range(width):
grayPixel = 255 - gray[i, j]
dst[i, j] = grayPixel
cv2.imshow('image', dst)
cv2.waitKey(0)用255减去当前灰度值,得到反转后的图像.图像如下:
2.BGR图像的反转
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image0.jpg', 1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
for i in range(height):
for j in range(width):
(b, g, r) = img[i, j]
b = 255 - b
g = 255 - g
r = 255 - r
dst[i, j] = (b, g, r)
cv2.imshow('image', dst)
cv2.waitKey(0)BGR图像反转也是一样,同样是使用255减去每一个通道的当前值.效果如下:
关于“OpenCV中图像颜色反转算法的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
文章题目：OpenCV中图像颜色反转算法的示例分析-创新互联
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