CV2读取图像size顺序

CV2读取图像的size顺序是 `(height, width, channels)`，其中 `height` 表示图像的高度，`width` 表示图像的宽度，`channels` 表示图像的通道数。如果是灰度图像，则 `channels` 的值为 1；如果是彩色图像，则 `channels` 的值为 3，分别表示红色、绿色和蓝色通道。注意，这个顺序与一般的图像表示方式（如矩阵）中的行列顺序不同，需要特别注意。

相关问题

Python用cv2按顺序显示1.png的前景背景分割后的二值图像、腐蚀图、膨胀图

在Python中，使用OpenCV（cv2库）处理图像时，如果你想按照顺序显示一张图片（例如1.png）的前景背景分割后的二值图像，以及经过腐蚀和膨胀操作的结果，可以遵循以下步骤：

1. 首先，你需要导入必要的库和读取图片：

import cv2
import numpy as np

img_path = '1.png'
image = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. 对图片进行阈值化，得到二值图像（假设高阈值为200，低阈值为0）：

_, binary_image = cv2.threshold(image, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

这里`cv2.THRESH_BINARY_INV`表示选择反向阈值，白色区域代表前景。

3. 定义腐蚀和膨胀的结构元素（kernel），比如可以用方形或十字形：

kernel_size = 3 # 可调整大小
correction_kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size), np.uint8)
erosion = cv2.erode(binary_image, correction_kernel, iterations=1)
dilation = cv2.dilate(erosion, correction_kernel, iterations=1)

`cv2.erode`用于腐蚀，减小边缘，`cv2.dilate`则用于膨胀，增大边缘。

4. 分别显示原始二值图像、腐蚀后的图像和膨胀后的图像：

titles = ['Original Binary', 'Eroded', 'Dilated']
images = [binary_image, erosion, dilation]
for i in range(len(images)):
    plt.subplot(1, 3, i+1)
    plt.imshow(images[i], cmap='gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

这将使用matplotlib库展示三张图像。

不使用cv库实现图像油漆效果给出代码，手动读写bmp文件

以下是一种实现图像油漆效果的简单方法，手动读写bmp文件：

import random
import struct

# 读取BMP文件头信息
with open('image.bmp', 'rb') as f:
    # BMP文件头信息占据14个字节
    bmp_header = f.read(14)
    # 解析BMP文件头信息
    magic_word, file_size, reserved1, reserved2, offset = struct.unpack('<2sIHHI', bmp_header)
    
    # 读取BMP文件信息头信息
    bmp_info_header = f.read(40)
    # 解析BMP文件信息头信息
    width, height, planes, bit_count, compression, size_image, x_pels_per_meter, y_pels_per_meter, clr_used, clr_important = struct.unpack('<iiHHIiiii', bmp_info_header)

    # 读取BMP文件像素数据
    pixel_data = f.read(size_image)

# 定义参数
brush_size = 10
brush_density = 50
color_variation = 20

# 创建一个新的像素数据数组，作为输出
output_data = bytearray(size_image)

# 循环遍历每个像素
for y in range(height):
    for x in range(width):
        # 计算该像素在像素数据数组中的索引
        index = (height - y - 1) * width * 3 + x * 3
        
        # 确定该区域是否需要涂刷
        if random.randint(0, 100) > brush_density:
            continue
        
        # 获取该区域内的像素颜色，并随机变化一些颜色值
        r = pixel_data[index] + random.randint(-color_variation, color_variation)
        g = pixel_data[index + 1] + random.randint(-color_variation, color_variation)
        b = pixel_data[index + 2] + random.randint(-color_variation, color_variation)
        color = (max(0, min(255, r)), max(0, min(255, g)), max(0, min(255, b)))
        
        # 在该区域内用随机颜色填充一个小矩形
        for i in range(brush_size):
            for j in range(brush_size):
                if x + i < width and y + j < height:
                    # 计算该像素在像素数据数组中的索引
                    index = (height - y - 1 - j) * width * 3 + (x + i) * 3
                    output_data[index:index+3] = color

# 写入新的像素数据到输出文件
with open('output.bmp', 'wb') as f:
    f.write(bmp_header)
    f.write(bmp_info_header)
    f.write(output_data)

该代码首先手动读取BMP文件的头信息和像素数据，然后遍历每个像素，并随机确定是否在该区域内涂刷颜色。如果确定要涂刷，它会获取该区域内的像素颜色，并随机变化一些颜色值，然后在该区域内用随机颜色填充一个小矩形。最后，将新的像素数据写入输出文件中。注意，由于BMP文件像素数据存储顺序是从底部到顶部、从左到右，因此需要使用一些计算来确定每个像素在像素数据数组中的索引。