使用OpenCV在Python中反转图像

我想加载彩色图像，将其转换为灰度，然后反转文件中的数据。

我需要的是：遍历OpenCV中的数组并使用此公式更改每个值（这可能是错误的，但对我来说似乎很合理）：

img[x,y] = abs(img[x,y] - 255)

但我不明白为什么它不起作用：

def inverte(imagem, name):
    imagem = abs(imagem - 255)
    cv2.imwrite(name, imagem)


def inverte2(imagem, name):
    for x in np.nditer(imagem, op_flags=['readwrite']):
        x = abs(x - 255)
    cv2.imwrite(name, imagem)


if __name__ == '__main__':
    nome = str(sys.argv[1])
    image = cv2.imread(nome)
    gs_imagem = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    inverte(gs_imagem, "invertida.png")
    inverte2(gs_imagem, "invertida2.png")

我不想做一个显式循环（我想变得更pythonic）。我可以看到，在一张具有白色背景的图像中，它变成了黑色，但是仅此而已，看起来其他颜色却没有太大变化（如果有）。

您几乎做到了。abs(imagem-255)由于您dtype是一个无符号整数，因此会给您错误的结果，这使您受骗。您必须执行以下操作(255-imagem)才能使整数保持无符号状态：

def inverte(imagem, name):
    imagem = (255-imagem)
    cv2.imwrite(name, imagem)

您还可以使用bitwise_notOpenCV的功能反转图像：

imagem = cv2.bitwise_not(imagem)

或者，您可以使用bitwise_notOpenCV的功能反转图像：

imagem = cv2.bitwise_not(imagem)

我喜欢这个例子。

您可以使用“波浪号”运算符来执行此操作：

import cv2
image = cv2.imread("img.png")
image = ~image
cv2.imwrite("img_inv.png",image)

这是因为“波浪号”运算符（也称为一元运算符）根据对象类型进行补码工作

例如整数，其公式为：

x +（〜x）= -1

但是在这种情况下，opencv使用“ uint8 numpy数组对象”作为其图像，因此其范围是从0到255

因此，如果我们将此运算符应用于“ uint8 numpy数组对象”，如下所示：

import numpy as np
x1 = np.array([25,255,10], np.uint8) #for example
x2 = ~x1
print (x2)

结果是：

[230 0 245]

因为它的公式是：

x2 = 255-x1

而这正是我们要解决的问题。