【OpenCV 例程300篇】07. 图像的创建（np.zeros）

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=0imgWhite = np.ones((height, width, channels), np.uint8) * 255  # 创建白色图像 RGB=255# (2) 创建相同形状的多维数组img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)imgBlackLike = np.zeros_like(img1)  # 创建与 img1 相同形状的黑色图像imgWhiteLike = np.ones_like(img1) * 255  # 创建与 img1 相同形状的白色图像# (3) 创建彩色随机图像 RGB=randomimport osrandomByteArray = bytearray(os.urandom(height * width * channels))flatNumpyArray = np.array(randomByteArray)imgRGBRand = flatNumpyArray.reshape(height, width, channels)# (4) 创建灰度图像imgGrayWhite = np.ones((height, width), np.uint8) * 255  # 创建白色图像 Gray=255imgGrayBlack = np.zeros((height, width), np.uint8)  # 创建黑色图像 Gray=0imgGrayEye = 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