opencv中cv2.shape

在OpenCV中，cv2.shape()是一个函数，用于获取数组的形状（即尺寸或维数）。它的语法如下：

shape = cv2.shape(array)

其中，array是要获取形状的数组，可以是图像、矩阵等。函数会返回一个包含数组形状信息的元组，例如(行数, 列数, 通道数)。对于灰度图像，通道数为1，对于彩色图像，通道数为3（BGR顺序）。

需要注意的是，如果要获取图像的宽度和高度，可以使用array.shape[1]和array.shape[0]，而不是array.shape[0]和array.shape[1]。因为array.shape是一个元组，第一个元素表示行数，第二个元素表示列数。

相关问题

使用下面的函数进行tsp问题的选点1. 首先读取想要点阵化的图片，使用OpenCV中的cv2.imread()函数。 2. 将图片转换为灰度图像，使用OpenCV中的cv2.cvtColor()函数。 3. 调整灰度图像的大小，使其成为所需点阵的大小。可以使用OpenCV中的cv2.resize()函数。 4. 将灰度图像进行二值化处理，使其只包含黑色和白色两种颜色。可以使用OpenCV中的cv2.threshold()函数。 5. 对于每个点，根据其像素值确定它的颜色。如果像素值大于一定阈值，则将其设置为白色，否则设置为黑色。 6. 将点阵图像保存为输出文件，可以使用OpenCV中的cv2.imwrite()函数。

这是一个使用OpenCV进行TSP问题选点的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图片转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 调整灰度图像大小
resized = cv2.resize(gray, (100, 100), interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 二值化处理
thresh, binary = cv2.threshold(resized, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 确定点的颜色
points = []
for i in range(binary.shape[0]):
    for j in range(binary.shape[1]):
        if binary[i][j] > 127:
            points.append((i, j, (255, 255, 255)))  # 白点
        else:
            points.append((i, j, (0, 0, 0)))  # 黑点

# 保存点阵图像
output = np.zeros((100, 100, 3), dtype=np.uint8)
for p in points:
    output[p[0], p[1]] = p[2]
cv2.imwrite('output.jpg', output)

这个示例代码将图片调整为大小为100x100的灰度图像，然后进行二值化处理，最后根据像素值确定每个点的颜色，并将点阵图像保存为输出文件。你可以根据自己的需求修改代码中的参数。

python实现opencv里的cv2.adaptiveThreshold()函数源码

### 回答1：
以下是Python中使用OpenCV库实现cv2.adaptiveThreshold()函数的源代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', 0)

# 设置阈值和阈值类型
max_value = 255
adaptive_method = cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C
threshold_type = cv2.THRESH_BINARY
block_size = 11
constant = 2

# 自适应阈值处理
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, max_value, adaptive_method, threshold_type, block_size, constant)

# 显示处理结果
cv2.imshow('Adaptive Threshold', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，首先使用cv2.imread()函数读取一张灰度图像。接下来，设置了阈值和阈值类型，包括最大值、自适应方法、阈值类型、块大小和常数。最后使用cv2.adaptiveThreshold()函数进行自适应阈值处理，并将处理结果显示出来。

### 回答2：

import numpy as np

def adaptiveThreshold(img, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C):
    """
    实现opencv中的cv2.adaptiveThreshold()函数。
    
    参数:
    - img: 输入图像
    - maxValue: 输出图像中超过阈值的像素值
    - adaptiveMethod: 阈值计算的方法，取值为cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C或cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
    - thresholdType: 阈值类型，取值为cv2.THRESH_BINARY或cv2.THRESH_BINARY_INV
    - blockSize: 邻域大小（奇数），用于计算阈值
    - C: 从均值或加权均值减去的常数
    
    返回值:
    - 输出图像
    
    """
    
    # 获取图像的高度和宽度
    h, w = img.shape
    
    # 创建与输入图像相同大小的输出图像
    output = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
    
    # 遍历图像中的每个像素
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            # 获取当前像素的邻域
            if i - blockSize // 2 < 0 or j - blockSize // 2 < 0 or i + blockSize // 2 >= h or j + blockSize // 2 >= w:
                # 邻域超出图像范围的处理方式
                output[i, j] = 0
            else:
                # 邻域内像素的平均值或加权平均值
                if adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:
                    threshold = np.mean(img[i-blockSize//2:i+blockSize//2+1, j-blockSize//2:j+blockSize//2+1])
                elif adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:
                    threshold = np.mean(img[i-blockSize//2:i+blockSize//2+1, j-blockSize//2:j+blockSize//2+1])
                else:
                    raise ValueError("Invalid adaptive method!")
                
                # 二值化像素值
                if img[i, j] > threshold - C:
                    output[i, j] = maxValue
                else:
                    output[i, j] = 0
    
    # 根据阈值类型对输出图像进行相应的处理
    if thresholdType == cv2.THRESH_BINARY_INV:
        output = cv2.bitwise_not(output)
    
    return output

这段代码实现了OpenCV库中的`cv2.adaptiveThreshold()`函数。它通过传入的参数来计算图像的自适应阈值，并根据阈值类型对图像进行二值化处理。代码中首先创建一个与输入图像大小相同的输出图像，然后遍历图像中的每个像素。对于每个像素，根据邻域大小计算出邻域内像素的平均值或加权平均值作为阈值，并根据阈值类型进行二值化处理。最后，根据是否选择了`cv2.THRESH_BINARY_INV`阈值类型对输出图像进行相应的处理。最后，返回输出图像。

### 回答3：
对于给定的图像和自适应阈值方法，cv2.adaptiveThreshold()函数可以根据输入的参数计算并应用自适应阈值，并将结果图像返回。

下面是一个用Python实现的伪代码示例：

import cv2
import numpy as np

def adaptiveThreshold(image, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C):
    # 获取图像的尺寸
    height, width = image.shape

    # 初始化输出图像
    output = np.zeros((height, width), np.uint8)

    # 循环遍历图像中的每个像素点
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            # 计算当前像素点的局部区域
            top = max(0, i - blockSize // 2)
            bottom = min(height - 1, i + blockSize // 2)
            left = max(0, j - blockSize // 2)
            right = min(width - 1, j + blockSize // 2)
            neighborhood = image[top:bottom + 1, left:right + 1]

            # 根据自适应方法计算局部区域的阈值
            if adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:
                threshold = np.mean(neighborhood) - C
            elif adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:
                threshold = np.mean(neighborhood) - C * np.std(neighborhood)

            # 根据阈值和阈值类型对当前像素点进行二值化
            if image[i, j] > threshold:
                output[i, j] = maxValue
            else:
                output[i, j] = 0

    # 返回二值化结果图像
    return output

这段代码首先传入图像、最大值、自适应阈值方法、阈值类型、块大小和常数值。

然后，代码创建一个与输入图像大小相同的输出图像，并应用了一个嵌套的循环来遍历图像中的每个像素点。

在每个像素点处，代码计算了该像素点周围局部区域的阈值，该阈值根据选择的自适应方法和常数值计算得到。

最后，根据阈值和阈值类型，代码对当前像素点进行二值化，并将二值化结果保存在输出图像中。

最后，代码返回输出图像作为函数的结果。