OpenCV - 计算图像中黑白像素的数量

OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源计算机视觉库，提供了一些强大的图像处理和计算机视觉算法。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV来计算图像中黑白像素的数量。

准备工作

在开始之前，确保你已经安装了OpenCV库，并且具备基本的Python编程能力。

导入库

首先，我们需要导入OpenCV库和NumPy库来处理图像数据。

import cv2
import numpy as np

加载图像

接下来，我们需要加载一张图像。可以通过cv2.imread()函数来加载图像，该函数接受图像文件的路径作为参数，并返回一个表示图像的多维数组。

image = cv2.imread('image.png')

转换为灰度图像

为了计算黑白像素的数量，我们需要将彩色图像转换为灰度图像。这样做可以将每个像素表示为一个灰度值，而不是三个通道的RGB值。

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

二值化图像

下一步是将灰度图像转换为二进制图像，其中只有黑色和白色两个像素值。这可以通过应用阈值来实现。

_, binary = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

计算黑白像素的数量

最后，我们可以使用NumPy库中的np.count_nonzero()函数来计算二值化图像中黑白像素的数量。该函数返回数组中非零元素的数量。

white_pixels = np.count_nonzero(binary == 255)
black_pixels = np.count_nonzero(binary == 0)

输出结果

现在，我们可以输出计算得到的黑白像素的数量。

print('White pixels:', white_pixels)
print('Black pixels:', black_pixels)

完整代码示例

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('image.png')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
_, binary = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 计算黑白像素的数量
white_pixels = np.count_nonzero(binary == 255)
black_pixels = np.count_nonzero(binary == 0)

# 输出结果
print('White pixels:', white_pixels)
print('Black pixels:', black_pixels)

这是使用OpenCV计算图像中黑白像素数量的基本方法。你可以尝试使用不同的图像和阈值来观察结果的变化。希望这篇文章对你有所帮助！