灰度可视化补

灰度可视化前文:https://segmentfault.com/a/1190000044151630

1.灰度数值可视化

img = np.zeros([800, 800, 3], dtype=np.uint8)
   for i in range(16):
      for j in range(16):
         x = i * 50
         y = j * 50
         s = j + i * 16
         img[x: x + 47, y: y + 47] = s
         # 图片 添加的文字 位置 字体 字体大小 字体颜色 字体粗细
         cv2.putText(img, str(s), (j * 50, 47 +i * 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

文字的位置判定在左下角:
灰度可视化补_第1张图片

2.其他样式

# h表示区域高度,w表示区域长度,l表示像素长度
h, w, l = [10, 26, 50]
   img = np.zeros([h*l, w*l, 3], dtype=np.uint8)

   for i in range(h):
      for j in range(w):
         x = i * l
         y = j * l
         s = j + i * w
         img[x: x + l - 3, y: y + l - 3] = s % 256
         cv2.putText(img, str(s), (j * l, (i + 1) * l - 3), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

灰度可视化补_第2张图片

你可能感兴趣的:(灰度可视化补)