Python實(shí)現(xiàn)位圖分割的效果
更新時(shí)間：2021年11月19日 14:40:55 作者：小斌斌_Plus
目前網(wǎng)絡(luò)上大多為用C++或者M(jìn)atlab編寫實(shí)現(xiàn)位圖分割，所以本文將使用Python實(shí)現(xiàn)位圖分割這一效果，代碼簡(jiǎn)單易懂，感興趣的小伙伴可以關(guān)注一下
最近重溫了一下位圖分割的相關(guān)內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上位圖分割原理講得已經(jīng)很清楚了，但是代碼多為C++實(shí)現(xiàn)或者M(jìn)atlab實(shí)現(xiàn)，因?yàn)樾枰狿ython的版本，于是出現(xiàn)了這篇博客。
話不多說，直接來代碼。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('Fig3.13.jpg', 0)
imgBS = np.zeros_like(img)
plt.figure("Image")
plt.subplot(2, 4, 1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.title('original')
for n in range(1, 8):
for x in range(img.shape[0]):
for y in range(img.shape[1]):
gray = img[x, y] & pow(2, n-1)
if gray == pow(2, n-1):
imgBS[x, y] = 255
else:
imgBS[x, y] = 0
plt.subplot(2, 4, n+1)
plt.imshow(imgBS, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.title(str(n) + 'bit')
plt.show()
結(jié)果：
以上就是Python實(shí)現(xiàn)位圖分割的效果的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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