上個(gè)版本的Python OpenCV圖片局部區(qū)域像素值處理，雖然實(shí)現(xiàn)了我需要的功能，但還是走了很多彎路，我意識(shí)到圖片本就是數(shù)組形式，對(duì)于8位灰度圖，通道數(shù)為1,它就是個(gè)二位數(shù)組，這樣就沒有必要再設(shè)置ROI區(qū)域，復(fù)制出來這塊區(qū)域再循環(huán)提取像素存入數(shù)組進(jìn)行處理了，可以直接將圖片存入數(shù)組，再利用numpy進(jìn)行切分相應(yīng)的數(shù)組操作就可以了，這樣一想就簡(jiǎn)單很多了，這篇我會(huì)貼出修改后的代碼，直接省去了大段的代碼啊。

ps：這次我重新裝的opencv3.2.0版本，代碼里面直接用cv2了

# 查看opencv版本，終端輸入：$ pkg-config --modversion opencv

cv_img_cv2.py

# -*- coding:utf-8 -*-__author__ = 'lwp'import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt path ='/media/lwp/A/111111.jpg' # 圖片路徑lwpImg = cv2.imread(path) # 加載圖片gray_lwpImg = cv2.cvtColor(lwpImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 轉(zhuǎn)為灰度圖# 畫目標(biāo)區(qū)域，參數(shù)分別為圖片、左上坐標(biāo)、右下坐標(biāo)、框的顏色、框線條的粗細(xì)lwpImg = cv2.rectangle(lwpImg, (290, 0), (310, 327), (0, 255, 0), 2) # 顯示標(biāo)記后的圖片cv2.imshow('local_pixel', lwpImg) # 提取圖片像素值到矩陣pixel_data = np.array(gray_lwpImg)# 提取目標(biāo)區(qū)域box_data = pixel_data[:, 290:310]# 矩陣行求和pixel_sum = np.sum(box_data, axis=1)# 畫圖x = range(576)fig = plt.figure(figsize=(4, 2))ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)ax1.bar(x, pixel_sum, width=1) # x為每個(gè)條形到x軸0點(diǎn)的距離，width為每個(gè)條的寬度plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('edge_filter')plt.grid(True)plt.show()key = cv2.waitKey(0) & 0xFFif key == ord('q'): # 按q關(guān)閉窗口  cv2.destroyAllWindows()

效果：

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持武林站長(zhǎng)站。