numpy.empty(shape, dtype=float, ...) -> arr
numpy.zeros(shape, dtype=float, ...) -> arr
numpy.ones(shape, dtype=None, ...) -> arr
numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, ...) -> arr
shape
: 각 차원의 크기, (h, w) 또는 (h, w, 3)
dtype
: 원소의 데이터 타입, 일반적이 영상이면 numpy.uint8 지정
arr
: 생성된 영상 (numpy.ndarray)
참고사항
- numpy.empty() 함수는 임의의 값으로 초기화된 배열을 생성
- numpy.zeros() 함수는 0으로 초기화된 배열을 생성
- numpy.ones() 함수는 1로 초기화된 배열을 생성
- numpy.full() 함수는 fill_value로 초기화된 배열을 생성
img1 = np.empty((480, 640), dtype=np.uint8) # grayscale image
img2 = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8) # color image
img3 = np.ones((480, 640), dtype=np.uint8) * 255 # white
img4 = np.full((480, 640, 3), (0, 255, 255), dtype=np.uint8) # yellow
img1 = cv2.imread('HappyFish.jpg')
img2 = img1
img3 = img1.copy()
img1 = cv2.imread('HappyFish.jpg')
img2 = img1
img3 = img1.copy()
img1.fill(255)
img1 = cv2.imread('HappyFish.jpg')
img2 = img1[40:120, 30:150] # numpy.ndarray의 슬라이싱
img3 = img1[40:120, 30:150].copy()
img2.fill(0)