使用 NumPy 在 Python 中创建白色图像

NumPy 库用于在 Python 中创建白色、空白数字图像，以生成白色图像。这种交互通常用作各种图像处理任务的起点，或作为创建图形和插图的画布。

NumPy（Numerical Python 的缩写）是一个强大的库，支持大型、多维数组和矩阵，以及一组高级数学函数，可用于高效地处理这些数组。

在创建白色图像之前，必须首先确定所需的图像尺寸。这些方面通常包括宽度和高度，它们分别对应于每个方向上的像素数。对于灰度图像，您只需要一个具有这些尺寸的二维数组；而彩色图像则需要一个具有三个通道（红、绿、蓝，即 RGB）的 3D 数组。

定义了尺寸后，就可以创建一个预定大小的 NumPy 数组。此数组默认将包含零，表示图像中的黑色。

只需用白色值填充这个黑色画布的每个像素即可创建白色图像。在 RGB 颜色空间中，白色对应于 (255, 255, 255)，其中每个值代表相应颜色通道的强度。在常见的 8 位灰度格式中，白色表示为 255。

由于它提供了一个空白画布，您可以在其上执行各种操作（如绘制、过滤或混合），因此使用 NumPy 创建白色图像在各种计算机视觉和图像处理任务中至关重要。起点允许工程师和专家根据其特定要求构建和控制图像，使其成为数字图像处理中的基本工具。

使用 NumPy 创建白色图像是图像处理任务的常见起点。NumPy 的数组处理功能可以轻松生成具有预定尺寸的空白画布。对于灰度图像，将所有像素值设置为 255，表示白色。在 RGB 颜色中，将三个颜色通道（R、G、B）设置为 255 以获得纯白色。这个空白画布可以作为数字内容创建、视觉效果或算法优化的基础。研究人员和开发人员可以在此初始白色图像上执行各种操作，从而提高其作为计算机视觉和图像处理工作流工具的适应性。

这个空白画布可以用来叠加视觉元素、进行像素级别的调整以及创作各种数字艺术作品。

要使用 NumPy 在 Python 中创建白色图像，您可以按照以下步骤操作：

• 导入 NumPy 库。
• 例如，对于灰度图像，可以使用二维数组；对于彩色图像，可以使用三维数组。
• 用白色值填充数组，对于 8 位灰度图像通常表示为 255，或对于 RGB 颜色空间的彩色图像表示为 (255, 255, 255)。

以下是对该过程的简要描述，不含实际代码：

• 导入 NumPy：要处理数组，需要导入 NumPy 库。
• 指定图像尺寸：选择图像的像素尺寸，例如宽度和高度。例如，对于 100x100 像素的图像，将创建一个大小为 (100, 100) 的二维数组用于灰度图像，或创建一个大小为 (100, 100, 3) 的三维数组用于彩色图像。
• 创建数组：使用 NumPy 创建具有预定尺寸的数组。此数组最初将包含默认值，通常为零。
• 填充为白色：将数组中的所有值设置为白色。对于灰度图像，将每个元素设置为 255；对于彩色图像，将每个通道（R、G、B）设置为 255。

让我们来探讨如何使用 NumPy 和 cv2 生成白色图像。白色图像中的所有像素值都为 255。

方法 1：使用 np.full() 方法

输出

方法 2：使用 np.zeros() 创建数组

输出