python opencv颜色识别,opencv图像反色

　　**## OpenCV反色处理环境vs2019 OpenCV4.5.1**

　　#包含opencv 2/opencv。HPP #包含iostream #包含数学。h #包含opencv 2 \ imgproc \ types _ c . h #包含opencv 2/high GUI/high GUI _ c . husing命名空间cv；使用命名空间stdint main(){ Mat src；//原图src=imread(d:\\images\\im.jpg ，im read _ UNCHANGED)；if (src.empty()) { cout 无法加载image endl return-1；} namedWindow(input ，CV _ WINDOW _ AUTOSIZE)；imshow(input ，src)；//单通道图像反色处理（灰度图是单色图像)Mat gray_srccvtColor(src，gray _ src，CV _ bgr 2 gray)；namedWindow(input ，CV _ WINDOW _ AUTOSIZE)；imshow(output ，gray _ src)；/* * 使用垫子中的公有成员关口和行可以获得图像的调度和宽度，使用属性通道表示通道数，若为灰度图像，则值为1,若为彩色图像，则值为3。使用成员函数at(int y，int x)可以用来访问图像的元素，使用时必须指定数据类型，如image.atuchar(j，I)，对于彩色图像，每个像素由红、绿、蓝三通道构成，因此返回的是一个向量，向量的每一元素为一个无符号字符变量，如image.atcv:Vec3b(j，I)[chnel]=value；*/int height=gray _ src。行；int width=gray _ src . cols for(int row=0；行高；row){ for(int col=0；列宽度；col){ int gray=gray _ src。atuchar(row，col)；gray_src.atuchar(row，col)=255-gray；} } imshow(反色，gray _ src)；//三通道图像的反色Mat dstdst.create(src.size()、src。type())；height=src . rows width=src . cols//获得通道数int NC=src。通道()；//b，g，r三通道int b；int g；int r；/* for(int row=0；行高；row){ for(int col=0；列宽度；col ) { b=src.atVec3b(row，col)[0]；g=src.atVec3b(row，col)[1]；r=src.atVec3b(row，col)[2]；//对每个通道都进行反转dst.atVec3b(row，col)[0]=255-b；dst.atVec3b(row，col)[1]=255-g；dst.atVec3b(row，col)[2]=255-r；} }*///api函数//bitwise_not(src，dst)；//只保留红色通道的值/* for(int row=0；行高；row){ for(int col=0；列宽度；col ) { b=src.atVec3b(row，col)[0]；g=src.atVec3b(row，col)[1]；r=src.atVec3b(row，col)[2]；//这里是将b和g通道dst.atVec3b(row，col)[0]=0；dst.atVec3b(row，col)[1]=0；dst.atVec3b(row，col)[2]=r；} } imshow(三通道反色，dst)；*/等待键(0)；返回0;}

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