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Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解
站长资源 2025/10/26 佚名
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上个版本的Python OpenCV图片局部区域像素值处理，虽然实现了我需要的功能，但还是走了很多弯路，我意识到图片本就是数组形式，对于8位灰度图，通道数为1,它就是个二位数组，这样就没有必要再设置ROI区域，复制出来这块区域再循环提取像素存入数组进行处理了，可以直接将图片存入数组，再利用numpy进行切分相应的数组操作就可以了，这样一想就简单很多了，这篇我会贴出修改后的代码，直接省去了大段的代码啊。

ps：这次我重新装的opencv3.2.0版本，代码里面直接用cv2了

# 查看opencv版本，终端输入：
$ pkg-config --modversion opencv

cv_img_cv2.py

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'lwp'

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
path ='/media/lwp/A/111111.jpg' # 图片路径
lwpImg = cv2.imread(path) # 加载图片
gray_lwpImg = cv2.cvtColor(lwpImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图

# 画目标区域，参数分别为图片、左上坐标、右下坐标、框的颜色、框线条的粗细
lwpImg = cv2.rectangle(lwpImg, (290, 0), (310, 327), (0, 255, 0), 2) 
# 显示标记后的图片
cv2.imshow('local_pixel', lwpImg) 

# 提取图片像素值到矩阵
pixel_data = np.array(gray_lwpImg)
# 提取目标区域
box_data = pixel_data[:, 290:310]
# 矩阵行求和
pixel_sum = np.sum(box_data, axis=1)

# 画图
x = range(576)
fig = plt.figure(figsize=(4, 2))
ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax1.bar(x, pixel_sum, width=1) # x为每个条形到x轴0点的距离，width为每个条的宽度
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('edge_filter')
plt.grid(True)
plt.show()

key = cv2.waitKey(0) & 0xFF
if key == ord('q'): # 按q关闭窗口
  cv2.destroyAllWindows()

效果：

Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

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《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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