opencv 图片特效

灰度处理

方法1 imread

#imread #方法1 imread import cv2 img0 = cv2.imread('image0.jpg',0) img1 = cv2.imread('image0.jpg',1) print(img0.shape) print(img1.shape) cv2.imshow('src',img0) cv2.waitKey(0)

方法2 cvtColor

#方法2 cvtColor import cv2 img = cv2.imread('image0.jpg',1) dst = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 颜色空间转换 1 data 2 BGR gray cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0)

方法3 RGB R=G=B = gray (R+G+B)/3

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image0.jpg',1) imgInfo = img.shape height = imgInfo[0] width = imgInfo[1] # RGB R=G=B = gray  (R+G+B)/3 dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8) for i in range(0,height):     for j in range(0,width):         (b,g,r) = img[i,j]         gray = (int(b)+int(g)+int(r))/3         dst[i,j] = np.uint8(gray) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0)

方法4 gray = r*0.299+g*0.587+b*0.114

#方法4 gray = r*0.299+g*0.587+b*0.114 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(0,height):     for j in range(0,width):         (b,g,r) = img[i,j]         b = int(b)         g = int(g)         r = int(r)         gray = r*0.299+g*0.587+b*0.114         dst[i,j] = np.uint8(gray) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0)

算法优化

# 1 灰度 最重要 2 基础 3 实时性 # 定点 快于 浮点    >> 快于 +- 快于 */ # r*0.299+g*0.587+b*0.114 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image0.jpg',1) imgInfo = img.shape height = imgInfo[0] width = imgInfo[1] # RGB R=G=B = gray  (R+G+B)/3 dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8) for i in range(0,height):     for j in range(0,width):         (b,g,r) = img[i,j]         b = int(b)         g = int(g)         r = int(r)         #         #gray = (r*1+g*2+b*1)/4         gray = (r+(g<<1)+b)>>2         dst[i,j] = np.uint8(gray) cv2.imshow('dst',dst) cv2.waitKey(0)

计算机算加减乘除的时间对比

加法

指令　　　　　　　　　　　　　指令周期  adc 寄存器, 立即数　　　　　　1  adc 寄存器, 寄存器　　　　　　1  adc 寄存器, 内存　　　　　　　2  adc 内存,   立即数　　　　　　3  adc 内存,   寄存器　　　　　　3    add 寄存器, 立即数　　　　　　1  add 寄存器, 寄存器　　　　　　1  add 寄存器, 内存　　　　　　　2  add 内存, 立即数　　　　　　　3  add 内存, 寄存器　　　　　　　3    inc 寄存器　　　　　　　　　　1  inc 内存　　　　　　　　　　　3

减法

dec 寄存器　　　　　　　　　　1  dec 内存　　　　　　　　　　　3    sub 寄存器, 立即数　　　　　　1  sub 寄存器, 寄存器　　　　　　1  sub 寄存器, 内存　　　　　　　2  sub 内存, 立即数　　　　　　　3  sub 内存, 寄存器　　　　　　　3    sbb 寄存器, 立即数　　　　　　1  sbb 寄存器, 寄存器　　　　　　1  sbb 寄存器, 内存　　　　　　　2  sbb 内存, 立即数　　　　　　　3  sbb 内存, 寄存器　　　　　　　3

乘法

imul 寄存器　　　　　　　　　11  imul 内存　　　　　　　　　　11  imul 寄存器, 寄存器, 立即数　10  imul 寄存器, 立即数　　　　　10  imul 寄存器, 内存, 立即数　　10  imul 寄存器, 寄存器　　　　　10  imul 寄存器, 内存　　　　　　10    mul 8位寄存器　　　　　　　　11  mul 16位寄存器 　　　　　　　11  mul 32位寄存器 　　　　　　　10  mul 8位内存　　　　　　　　　11  mul 16位内存 　　　　　　　　11  mul 32位内存 　　　　　　　　10

除法

div 8位寄存器　　　　　　　　17  div 16位寄存器 　　　　　　　25  div 32位寄存器 　　　　　　　41  div 8位内存　　　　　　　　　17  div 16位内存 　　　　　　　　25  div 32位内存 　　　　　　　　41    idiv 8位寄存器 　　　　　　　22  idiv 16位寄存器　　　　　　　30  idiv 32位寄存器　　　　　　　46  idiv 8位内存 　　　　　　　　30  idiv 16位内存　　　　　　　　30  idiv 32位内存　　　　　　　　46

由此可见，CPU计算加减法的速度跟位运算（与、或、非、异或）相当，乘法的速度比加减法慢近10倍，除法的速度比加减法慢（近20倍――8位，近30倍――16位，40倍以上――32位）。算加减法，读取内存数据的比不读内存数据的慢，写内存的比读内存的慢。

文章来源: opencv 图片特效-灰度2

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