这篇文章将为大家详细讲解有关OpenCV中图像颜色反转算法的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

成都创新互联公司咨询电话：18982081108，为您提供成都网站建设网页设计及定制高端网站建设服务，成都创新互联公司网页制作领域10年，包括宣传片制作等多个行业拥有丰富的网站营销经验，选择成都创新互联公司，为网站锦上添花！

图像颜色的反转,比较简单的思路就是使用255减去当前值,从而得到反转后的图像.原始图片:

1.灰度图像的颜色反转

import cv2
import numpy as np

# 灰度 0-255 255-当前灰度值
img = cv2.imread('image0.jpg', 1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

dst = np.zeros((height, width, 1), np.uint8)

for i in range(height):
  for j in range(width):
    grayPixel = 255 - gray[i, j]
    dst[i, j] = grayPixel

cv2.imshow('image', dst)
cv2.waitKey(0)

用255减去当前灰度值,得到反转后的图像.图像如下:

2.BGR图像的反转

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image0.jpg', 1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]

dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)

for i in range(height):
  for j in range(width):
    (b, g, r) = img[i, j]
    b = 255 - b
    g = 255 - g
    r = 255 - r
    dst[i, j] = (b, g, r)


cv2.imshow('image', dst)
cv2.waitKey(0)

BGR图像反转也是一样,同样是使用255减去每一个通道的当前值.效果如下:

关于“OpenCV中图像颜色反转算法的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

网站栏目：OpenCV中图像颜色反转算法的示例分析-创新互联
地址分享：http://lszwz.com/article/epcoi.html