Nunmpy配列が含まれています。
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強力なN次元配列オブジェクト
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洗練された（放送）機能
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統合されたC / C ++およびFortranコードツール
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便利な線形代数、フーリエ変換や乱数機能
すべてのトラバースおよび変更ピクセルアレイ
1つの ＃全ての画素をループ 2 DEFのaccess_pixels（画像） 。3 プリント（image.shape） 。4 高さ= image.shape [0] ＃高さ 5 幅= image.shape [1] ＃の幅 。6つの チャンネルimage.shape = [ 2] ＃1 チャネル 7。 印刷（" 幅：％S、高さ：％S、チャネル：％S "％（幅、高さ、チャネル）） 。8 のための行に（高さ）範囲： ＃1 サイクルは、各ピクセル取得 9 以下のための COL で範囲（幅）： 10 用の C で範囲（チャンネル）： 11 PV =画像[行、列、C] ＃维度 12 画像[行、列、C] = 255 - PV 13 cv.imshow（" pixels_demo "、画像）
新しい画像を作成します。
新しいイメージを作成します。
1 np.zeros（[400、400 ,. 3]、np.uint8） ＃の形状、種類、
コード：
1つの ＃アレイの寸法の指定された数によって割り当てnumpyの 2 DEFのcreate_image（）： 3 '' ' 4 ＃（新しい3チャネル画像を作成する） 5 RGBに共通＃マルチチャンネル 6。 ＃np.zeros IMG =（[400 、400 ,. 3]、np.uint8） 。7 ＃1 IMGの[し：、：、0] = np.ones（[400、400]）* 255＃0は、第一通路ブルーを示し、図1は、第二のチャネル緑を示し、図3は表し第3通路読む 8。 9。 ＃共通の単一チャンネルのグレースケール画像 10 ＃np.zeros IMG =（[400、400 ,. 1]、np.uint8）＃新しいイメージ作成 11。 ＃のIMGの[し：、：、0] = np.ones（[400、400]）* 127 12である IMGのnp.ones =（[400、400 ,. 1]、np.uint8） 13である IMG IMG * 127 = 14 cv.imshow（ "新しい新しいイメージ"、IMG）＃ウィンドウ 15 cv.imwrite（ "C：/Users/shinelon/Desktop/DL/001.png"） ＃画像保存 16 ' '' 17。 18である ＃は二次元、印刷画素を初期化する 19。 M1 = np.ones（[3 ,. 3。]、np.float32） 20は m1.fill（222.388 ） 21は、 プリント（M1） 22は 23である M2 = m1.reshape（[1,9]） ＃は、空間におけるその形状が変化する 24 プリント（M2）
その他の知識
現在のCPUクロックを取得します。
1 T1 = cv.getTickCount（） ＃現在のCPU時間を取得します。
完全なコード
1 インポートCV AS CV2 2 インポートNP AS numpyの 3。 4。 5。 ＃の全ての画素をループ、遅い解釈 6。 DEF access_pixels（イメージ）： 7。 印刷（image.shape） 8。 高さ= image.shape [0] ＃の高さ 9 幅= image.shapeの[1] ＃の幅 10 チャネル= image.shape [2] ＃1 チャネル 11 プリント（" 幅：％S、高さ：％S、チャネル：％S "％（幅、高さ、チャネル） ） 12 のための行に範囲（高さ）： ＃1 周期は、各画素ゲット 13である ため COL における範囲（幅）： 14 用の C で範囲（チャンネル）： 15 PV =イメージ[ロウ、COL、C] ＃の寸法 16 イメージ[ロウ、COL、 C] = 255 - PV 。17 cv.imshow（" pixels_demo " 、画像） 18である 19。 20である DEFの逆数（イメージ）： 21である （画像）DEST = cv.bitwise_not ＃1 画素がコードCに依存する、否定 22で cv.imshow（" 逆"、DEST） 23は、 24 25 ＃numpyのにより配列の指定された次元に割り当て 26である DEFの：）（create_image 27 '' ' 28 ＃（新しい3チャネル画像を作成する） 29 RGBに共通＃マルチチャンネル 30 ＃IMG = NP .zeros（[400、400 ,. 3]、np.uint8） 31である 。＃IMG [：、：、0] = np.ones（[400、400]）* 255＃0は、第一通路ブルーを示し、1秒を表しますチャネル・グリーン3は、Read第3通路を示している 32 33である 共通の単一チャネルグレー画像＃ 34は、 新たな画像＃作成するIMG =（[400、400 ,. 1]、np.uint8）np.zeros＃ 35 ＃IMGの[します： ：0] = np.ones（[400、400]）* 127 36 IMGのnp.ones =（[400、400 ,. 1]、np.uint8） 37 * 127 = IMG IMG 38であります cv.imshow（ "新画像"、IMG ）＃ ウィンドウ 39 cv.imwrite（ "C：/Users/shinelon/Desktop/DL/001.png"）画像＃保存する 40 '' ' 41は 42である 。＃二次元の初期化印刷画素 43は、 M1 = np.ones（[3 ,. 3 ]、np.float32） 44である m1.fill（222.388 ） 45 プリント（M1） 46が 47 M2 = m1.reshape（[1,9]） ＃の変化空間の形状 48 プリント（M2） 49 50 M3 = np.array（[[2 ,. 3 ,. 4]、[4 ,. 5 ,. 6]、[7 ,. 8 ,. 9]、np.int32） ＃1 コンボリューション神経回路が必要となる 51は ＃1 m3.fill（9） 52で 印刷（M3） 53は れる54 55 プリント（" ------ ----- PythonのOpenCVのチュートリアル" ） 56は、SRC = cv.imread（" ：/Users/shinelon/Desktop/DL/12.png C "） ＃1 ブラケットクラス絶対画像パス 57 cv.namedWindow（" 入力画像" 、cv.WINDOW_AUTOSIZE） 58 cv.imshow（" 入力画像"、SRC） ＃絵は、Windowsのウィンドウを示して 59 T1 = cv.getTickCount（） ＃を、現在のCPU時間を取得 60 create_image（） 61は、 ＃1 access_pixels（SRC）＃長い時間 62は、逆（SRC） ＃の最適化、短い 63さ T2 = cv.getTickCount（） 64 /cv.getTickFrequency（） -時間=（T1、T2） ＃の実行時間MS 65 印刷（" ：％S MS時間"％（ * 1000年時）） 66 cv.waitKey（0） 67 68 69 cv.destroyAllWindows（）