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這篇文章主要介紹python+opencv3如何生成一個自定義純色圖，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
一、
圖像在計算機中存儲為矩陣。矩陣上一個點表示一個像素。若矩陣由一系列0～255的整數值組成，則表現為灰度圖。便于理解，以下貼出代碼：
import cv2
import numpy as np
img = np.ones((3,3),dtype=np.uint8)#random.random()方法后面不能加數據類型
#img = np.random.random((3,3)) #生成隨機數都是小數無法轉化顏色,無法調用cv2.cvtColor函數
img[0,0]=100
img[0,1]=150
img[0,2]=255
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)運行以上代碼的效果為：
img[0,0]表示矩陣第一行第一列的元素，其值為100。以此類推。由圖可以看出，值越大，灰度越小，顯示越接近白色。(也可以理解為亮地越多。0表示啥也不亮，黑色；255表示全亮，白色）
二、
以上是單通道的效果，接下來將上圖轉化為3通道BGR圖 ，每一個像素點由一個三元數組表示。其中bgr_img[]0,0,0]表示第一行(y)第一列(x)B通道的值；bgr_img[100,200,1]表示第101行(y)第201列(x)G通道的值。
注：第三個參數表示BGR通道，取值范圍為0～2
便于理解，以下貼出代碼:
bgr_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.imshow('bgr_img',bgr_img)
bgr_img[:,:,0] = 0
bgr_img[:,:,1] = 255
bgr_img[:,:,2] = 255
cv2.imshow('bgr_img2',bgr_img)
cv2.waitKey(0)以上代碼和第一部分結合起來運行，運行后效果如下：
以上是“python+opencv3如何生成一個自定義純色圖”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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