本资源主要介绍了在Python中使用OpenCV库和Numpy库处理图像的一些基本操作，包括读取、操作像素、创建图像以及计算代码执行时间。以下是对这些知识点的详细解释：
1. **Numpy数组操作**：
Numpy是Python中用于科学计算的核心库，特别适合处理图像数据。`image.shape`属性可以返回图像的维度信息，包括高度（height）、宽度（width）和通道数（channels）。例如，一个RGB图像的`shape`将返回`(height, width, 3)`。
2. **访问和修改像素值**：
通过索引可以访问图像中的每一个像素值，如`image[row, col, channel]`。在提供的代码中，使用三层嵌套循环遍历图像的每个像素，并将其反相（255 - pv）。这种操作效率较低，不适合大规模图像处理。
3. **创建图像**：
使用`np.zeros(shape, dtype)`函数可以创建一个全零的多通道图像，这里的`shape`参数是一个包含高度、宽度和通道数的元组，`dtype`指定元素的类型。同样，`np.ones(shape, dtype)`会创建一个全一的图像。示例中还展示了如何将特定通道赋值，如将图像的G通道（第二个通道）设为255。
4. **单通道图像**：
创建单通道图像与创建多通道图像类似，只需指定较小的维度。在示例中，通过`np.zeros([400,400,1],np.uint8)`创建了一个单通道图像，然后使用`img.fill(127)`将所有像素值设为127。
5. **OpenCV的图像处理函数**：
`cv.bitwise_not(image)`函数执行位逻辑非操作，将图像中每个像素的值取反，适用于二值图像或灰度图像。这个函数在处理大量像素时比手动遍历像素快得多。
6. **计算代码执行时间**：
使用`cv.getCPUTickCount()`获取CPU执行代码前后的计数差，再除以`cv.getTickFrequency()`可得到执行时间（单位为微秒），这是评估代码性能的一种简单方法。
总结来说，这段代码展示了如何使用OpenCV和Numpy进行基本的图像操作，包括读取图像、创建图像、访问像素、批量修改像素以及计算代码运行时间。这些是进行更复杂的图像处理任务的基础。
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