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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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import sys
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import numpy as np
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import cv2 # opencv-python
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# 引入Python的可视化工具包 matplotlib
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from matplotlib import pyplot as plt
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def print_img_info(img):
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print("================打印一下图像的属性================")
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print("图像对象的类型 {}".format(type(img)))
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print(img.shape)
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print("图像宽度: {} pixels".format(img.shape[1]))
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print("图像高度: {} pixels".format(img.shape[0]))
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# GRAYScale 没有第三个维度哦， 所以这样会报错
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# print("通道: {}".format(img.shape[2]))
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print("图像分辨率: {}".format(img.size))
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print("数据类型: {}".format(img.dtype))
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if __name__ == '__main__':
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# 导入一张图像 模式为彩色图片
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img_path = sys.argv[1]
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img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)
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# 将色彩空间转变为灰度图并展示
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gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# 打印图片信息
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# print_img_info(gray)
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# 打印图片的局部
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# print("打印图片局部")
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# print(gray[100:105, 100:105])
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# plt.imshow(gray)
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# 需要添加colormap 颜色映射函数为gray
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plt.imshow(gray, cmap="gray")
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# 隐藏坐标系
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plt.axis('off')
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# 展示图片
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# plt.show()
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# 你也可以保存图片， 填入图片路径就好
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new_name = '%s-gray.%s' % (img_path.split('.')[0], img_path.split('.')[-1])
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plt.savefig(new_name)
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print(new_name)
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plt.close()
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