【소 재료】Python/OpenCV로 테스트 화상 생성
테스트 이미지 생성
(거의 개인 비망록)
운영 환경
$python --version
Python 3.8.2
$pip list
Package       Version 
------------- --------
numpy         1.18.3  
opencv-python 4.2.0.34
pip           20.0.2  
setuptools    46.1.3  
wheel         0.34.2  
 코드
그레이 스케일과 컬러 바를 생성하는 샘플 코드
import cv2
import numpy as np
from enum import Enum
def gray_scale_chart():
    width = 1920
    height = 1080
    gray_img = np.zeros((height,width), dtype=np.uint8)
    val = 0
    bar_width = 120
    step = 17
    for i in range(0, width, bar_width):
        gray_img[0:height,i:i+bar_width]=val
        val += step
    cv2.imwrite("gray_scale.bmp", gray_img)
class Color(Enum):
    WHITE=(255,255,255)
    YELLOW=(0,255,255)
    CYAN=(255,255,0)
    GREEN=(0,255,0)
    MAGENTA=(255,0,255)
    RED=(0,0,255)
    BLUE=(255,0,0)
    BLACK=(0,0,0)
def full_color_bar():
    width = 1920
    height = 1080
    color_img = np.zeros((height,width,3), dtype=np.uint8)
    bar_width = 240
    i = 0
    for c in Color:
        color_img[0:height,i:i+bar_width]=c.value
        i += bar_width
    cv2.imwrite("full_color_bar.bmp",color_img)
if __name__=='__main__':
    gray_scale_chart()
    full_color_bar()
 그레이 스케일
 
 컬러 바
 
모니터를 확인하십시오.
 lena - wikipedia이 종종 사용됩니다. ↩
 
 테스트 패턴 (방송) - wikipedia  ↩
 
                
                    
        
    
    
    
    
    
                
                
                
                
                    
                        
                            
                            
                            Reference
                            
                            이 문제에 관하여(【소 재료】Python/OpenCV로 테스트 화상 생성), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
                                
                                https://qiita.com/takanassyi/items/b9d489ee3405cbaabefd
                            
                            
                            
                                텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
                            
                            
                                
                                
                                 우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
                                (Collection and Share based on the CC Protocol.)
                                
                                
                                우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
                                (Collection and Share based on the CC Protocol.)
                            
                            
                        
                    
                
                
                
            
$python --version
Python 3.8.2
$pip list
Package       Version 
------------- --------
numpy         1.18.3  
opencv-python 4.2.0.34
pip           20.0.2  
setuptools    46.1.3  
wheel         0.34.2  
import cv2
import numpy as np
from enum import Enum
def gray_scale_chart():
    width = 1920
    height = 1080
    gray_img = np.zeros((height,width), dtype=np.uint8)
    val = 0
    bar_width = 120
    step = 17
    for i in range(0, width, bar_width):
        gray_img[0:height,i:i+bar_width]=val
        val += step
    cv2.imwrite("gray_scale.bmp", gray_img)
class Color(Enum):
    WHITE=(255,255,255)
    YELLOW=(0,255,255)
    CYAN=(255,255,0)
    GREEN=(0,255,0)
    MAGENTA=(255,0,255)
    RED=(0,0,255)
    BLUE=(255,0,0)
    BLACK=(0,0,0)
def full_color_bar():
    width = 1920
    height = 1080
    color_img = np.zeros((height,width,3), dtype=np.uint8)
    bar_width = 240
    i = 0
    for c in Color:
        color_img[0:height,i:i+bar_width]=c.value
        i += bar_width
    cv2.imwrite("full_color_bar.bmp",color_img)
if __name__=='__main__':
    gray_scale_chart()
    full_color_bar()
Reference
이 문제에 관하여(【소 재료】Python/OpenCV로 테스트 화상 생성), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/takanassyi/items/b9d489ee3405cbaabefd텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
                                
                                
                                
                                
                                
                                우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
                                (Collection and Share based on the CC Protocol.)