【OpenCV 例程 300篇】257.OpenCV 生成随机矩阵

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【youcans 的 OpenCV 例程 300篇】257. OpenCV 生成随机矩阵

3.2 OpenCV 创建随机图像

OpenCV 中提供了

cv.randn

和

cv.randu

函数生成随机数矩阵，也可以用于创建随机图像。

函数

cv.randn

生成的矩阵服从正态分布，函数

cv.randu

生成的矩阵服从均匀分布

函数说明：

cv.randn(dst, mean, stddev[, ]) → dst，生成正态分布矩阵

cv.randu(dst, low, high [, ]) → dst，生成均匀分布矩阵

cv.randShuffle(dst[, iterFactor=1.]) → dst，随机打乱一维数组 dst 的数组元素

参数说明：

• dst：输入/输出数组，定义多维数组的形状，通道数 1～4
• mean：生成正态分布矩阵的均值
• stddev：生成正态分布矩阵的标准差，向量或方阵
• low：生成均匀分布矩阵的最小值（lower boundary），包括 low
• high：生成均匀分布矩阵的上限值（upper boundary），不包括 high
• iterFactor：随机交换次数的比例

注意事项：

1. 使用 cv.randn 和 cv.randu 函数，要预先定义 Numpy 数组 dst 。
2. 当定义的 dst 为单通道时，参数 mean、stddev、low、high 是标量；当 dst 为多通道（如 3通道或4 通道时），参数 mean、stddev、low、high 是数组，数组长度等于通道数，数组的数据结构是列表或元组。
3. 使用 cv.randu 函数生成均匀分布的随机数，随机数的取值范围是 [low, high)。

基本例程：

# 1.14+ OpenCV 创建随机图像import cv2 as cv
    # (1) 通过宽度高度值创建多维数组
    h, w, ch =20,30,3# 行/高度, 列/宽度, 通道数
    imgEmpty = np.empty((h, w, ch), np.uint8)# 创建空白数组
    imgBlack = np.zeros((h, w, ch), np.uint8)# 创建黑色图像 RGB=0
    imgWhite = np.ones((h, w, ch), np.uint8)*255# 创建白色图像 RGB=255# (2) 通过 OpenCV 函数生成随机数矩阵
    img = np.empty((20,30), np.uint8)
    imgRandN = cv.randn(img, mean=128, stddev=64)# 正态分布 randnprint(imgRandN.min(), imgRandN.max(), imgRandN.mean())# 0~255
    img = np.empty((20,30), np.uint8)
    imgRandU = cv.randu(img, low=1, high=10)# 均匀分布 randu，[low, high)print(imgRandU.min(), imgRandU.max(), imgRandU.mean())# 1~9# (3) 矩阵转向量
    dst1 = cv.reduce(imgRandU,0, cv.REDUCE_AVG)
    dst2 = cv.reduce(imgRandU,0, cv.REDUCE_MAX)
    dst3 = cv.reduce(imgRandU,0, cv.REDUCE_MIN)print(dst1.shape, dst2.shape, dst3.shape)# (1, 30) (1, 30) (1, 30)print(dst1)# [[5 4 5 5 5 6 5 5 6 4 5 4 5 5 5 6 5 5 6 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 6]]print(dst2)# [[9 8 9 9 9 9 9 9 9 8 9 9 8 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 8 9 8 9]]print(dst3)# [[1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3]]

    plt.figure(figsize=(9,6))
    plt.subplot(221), plt.title("1. Black image"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv2.cvtColor(imgBlack, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(222), plt.title("2. White image"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv2.cvtColor(imgWhite, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(223), plt.title("3. Normal rand"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgRandN, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(224), plt.title("4. Uniform  rand"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgRandU, cmap='gray')
    plt.show()

本例程的运行结果如下

0 255 128.6
1 9 5.1
(1, 30) (1, 30) (1, 30)
[[5 4 5 5 5 6 5 5 6 4 5 4 5 5 5 6 5 5 6 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 6]]
[[9 8 9 9 9 9 9 9 9 8 9 9 8 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 8 9 8 9]]
[[1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3]]

Numpy 创建随机图像

OpenCV 中图像对象的数据结构是 ndarray 多维数组，因此可以用 Numpy 创建多维数组来生成图像。特别对于空白、黑色、白色、随机等特殊图像，用 Numpy 创建图像非常方便。

Numpy 可以使用

np.zeros()

等方法创建指定大小、类型的图像对象，也可以使用

np.zeros_like()

等方法创建与已有图像大小、类型相同的新图像。

函数说明：

numpy.empty(shape[, dtype, order]) # 返回一个指定形状和类型的空数组

numpy.zeros(shape[, dtype, order]) # 返回一个指定形状和类型的全零数组

numpy.ones(shape[, dtype, order]) # 返回一个指定形状和类型的全一数组

numpy.empty_like(img) # 返回一个与图像 img 形状和类型相同的空数组

numpy.zeros_like(img) # 返回一个与图像 img 形状和类型相同的全零数组

numpy.ones_like(img) # 返回一个与图像 img 形状和类型相同的全一数组

参数说明：

• shape：整型元组，定义返回多维数组的形状
• dtype：数据类型，定义返回多维数组的类型，可选项
• img：ndarray 多维数组，表示一个灰度或彩色图像

基本例程：

# 1.14 Numpy 创建图像# 创建彩色图像(RGB)# (1) 通过宽度高度值创建多维数组
    height, width, channels =400,300,3# 行/高度, 列/宽度, 通道数
    imgEmpty = np.empty((height, width, channels), np.uint8)# 创建空白数组
    imgBlack = np.zeros((height, width, channels), np.uint8)# 创建黑色图像 RGB=0
    imgWhite = np.ones((height, width, channels), np.uint8)*255# 创建白色图像 RGB=255# (2) 创建彩色随机图像 RGB=randomimport os
    randomByteArray =bytearray(os.urandom(height * width * channels))
    flatNumpyArray = np.array(randomByteArray)
    imgRGBRand = flatNumpyArray.reshape(width, height, channels)# (3) 创建灰度图像
    imgGrayWhite = np.ones((height, width), np.uint8)*255# 创建白色图像 Gray=255
    imgGrayBlack = np.zeros((height, width), np.uint8)# 创建黑色图像 Gray=0
    imgGrayEye = np.eye(width)# 创建对角线元素为1 的单位矩阵
    randomByteArray =bytearray(os.urandom(height*width))
    flatNumpyArray = np.array(randomByteArray)
    imgGrayRand = flatNumpyArray.reshape(height, width)# 创建灰度随机图像 Gray=randomprint("Shape of image: gray {}, RGB {}".format(imgGrayRand.shape, imgRGBRand.shape))
    cv2.imshow("DemoGray", imgGrayRand)# 在窗口显示 灰度随机图像
    cv2.imshow("DemoRGB", imgRGBRand)# 在窗口显示 彩色随机图像
    cv2.imshow("DemoBlack", imgBlack)# 在窗口显示 黑色图像
    key = cv2.waitKey(0)# 等待按键命令

【本节完】

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