{"id":336046,"date":"2022-07-22T15:00:44","date_gmt":"2022-07-22T15:00:44","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=336046"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=336046","title":{"rendered":"<span>OpenCV \u2014\u00a0\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442: \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0436\u0443 \u0440\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 OpenCV-\u0448\u043d\u044b\u0439 <a href=\"https:\/\/opencv.org\/opencv-free-course\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b<\/a>. \u0418 \u043e\u043d \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448!  (\u0421\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c.)<br \/>\u0418\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 <abbr title=\"jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\" type=\"abbr\">\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430<\/abbr>, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u044f \u0443\u0431\u0440\u0430\u043b. \u0410 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b. \u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043c.<\/p>\n<h2>\u0412\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u043d\u0443\u0448\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0448\u0430\u0433\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 OpenCV. \u041d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438! \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043d\u0451\u043c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0432 Numpy<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0426\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 matplotlib<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438<\/h2>\n<pre><code class=\"python\">import cv2  # \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e OpenCV import numpy as np  # \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439 import matplotlib.pyplot as plt  # \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438<\/code><\/pre>\n<h2>\u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 OpenCV<\/h2>\n<p>\u041a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u043a\u0440\u043e\u0448\u0435\u0447\u043d\u0430\u044f \u0434\u043e\u0441\u043a\u0430 \u0432 \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u043a\u0443, 18\u00d718 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a77\/521\/3c9\/a775213c9e2778426617770297cfe4e2.png\" alt=\"&quot;checkerboard_18x18.png&quot;\" title=\"&quot;checkerboard_18x18.png&quot;\" width=\"18\" height=\"18\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a77\/521\/3c9\/a775213c9e2778426617770297cfe4e2.png\"\/><figcaption>&#171;checkerboard_18x18.png&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<p>OpenCV \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438: JPG, PNG, \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0447\u0431-\u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0430\u043b\u044c\u0444\u0430-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u043c. \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 <code>cv2.imread()<\/code>.<\/p>\n<h4>cv2.imread() \u2014\u00a0\u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u0438 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/h4>\n<pre><code class=\"python\">retval = cv2.imread( filename[, flags] )<\/code><\/pre>\n<p><code>retval<\/code>: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c, \u0432 <abbr title=\"\u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 returned value\" type=\"abbr\">retval<\/abbr> \u0437\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0441\u044f <code>None<\/code>. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0435 \u0432 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\/\u043f\u0443\u0442\u0438, \u0438\u043b\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0442\u043e\u0435.<\/p>\n<p>\u0412 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043b\u0430\u0433:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><code>filename<\/code>:  \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c. \u042d\u0442\u043e <strong>\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>Flags<\/code>:  \u0424\u043b\u0430\u0433\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0430\u0445 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e\/\u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c\/\u0441 \u0430\u043b\u044c\u0444\u0430-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u043c). \u041d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442! \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e <code>cv2.IMREAD_COLOR<\/code> \u0438\u043b\u0438 <code>1<\/code>: \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u043b\u0430\u0433 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0444\u043b\u0430\u0433\u043e\u0432:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><code>cv2.IMREAD_GRAYSCALE<\/code> \u0438\u043b\u0438 <code>0<\/code>: \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u0443\u044e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>cv2.IMREAD_COLOR<\/code> \u0438\u043b\u0438 <code>1<\/code>: \u0424\u043b\u0430\u0433 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e, \u0431\u0435\u0437 \u0430\u043b\u044c\u0444\u0430-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>cv2.IMREAD_UNCHANGED<\/code> \u0438\u043b\u0438 <code>-1<\/code>: \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0430\u043b\u044c\u0444\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0424\u043b\u0430\u0433\u043e\u0432, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e <strong>imread(): <\/strong><a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.1\/d4\/da8\/group__imgcodecs.html#ga288b8b3da0892bd651fce07b3bbd3a56\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><strong><br \/><\/strong>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e<strong> \u0444\u043b\u0430\u0433\u0438: <\/strong><a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.1\/d8\/d6a\/group__imgcodecs__flags.html#ga61d9b0126a3e57d9277ac48327799c80\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u0435\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0427\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u043e\u0435 cb_img = cv2.imread(\"checkerboard_18x18.png\",0)  # \u041f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0430\u0435\u043c \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 numpy. # \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u043e\u0441\u044c\u043c\u0438\u0431\u0438\u0442\u043d\u043e\u0435: [0,255] print(cb_img)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/8a8\/2a4\/a50\/8a82a4a50b9f86b4ff39dad41ebc13d5.png\" alt=\"\u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\" title=\"\u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\" width=\"1195\" height=\"688\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8a8\/2a4\/a50\/8a82a4a50b9f86b4ff39dad41ebc13d5.png\"\/><figcaption>\u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n<pre><code class=\"python\"># \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 Numpy) print(\"Image size is \", cb_img.shape)  # \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0435 Numpy) print(\"Data type of image is \", cb_img.dtype)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c:<\/p>\n<pre><code>>>>Image size is  (18, 18) >>>Data type of image is  uint8<\/code><\/pre>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0427\u0442\u043e \u0437\u0430 uint8? <\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>8-bit unsigned integer arrays!<br \/>Uint8 \u2014 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u043e\u043c \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 255. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e, \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c 0 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c 255 \u2014 \u0431\u0435\u043b\u044b\u043c.<br \/>\u0415\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u044b, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430e\u0442 \u0432\u0441\u0451, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441 <code>ndarray<\/code>: <code>.ndim<\/code>, <code>.itemsize<\/code>, <code>.fill()<\/code>&#8230;<\/p>\n<h2>\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 matplotlib<\/h2>\n<p>\u0414\u0432\u0443\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u043a\u0438 plt.imshow(cb_img)  # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u043a\u0438 plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>\u0423\u0434\u0438\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u0441\u044f:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/c04\/927\/87d\/c0492787d3a523a1af5e037d9e827495.png\" alt=\"\u0448\u0442\u0430?\" title=\"\u0448\u0442\u0430?\" width=\"1195\" height=\"688\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c04\/927\/87d\/c0492787d3a523a1af5e037d9e827495.png\"\/><figcaption>\u0448\u0442\u0430?<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u0430\u043b\u0438\u0442\u0440\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0451\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0441\u0442\u044c. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f\u0432\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 color map plt.imshow(cb_img, cmap='gray')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/fcb\/4e0\/83b\/fcb4e083bdcb2970fc086613eeb0012f.png\" alt=\"\u0442\u0430\u043a-\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435!\" title=\"\u0442\u0430\u043a-\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435!\" width=\"1195\" height=\"688\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fcb\/4e0\/83b\/fcb4e083bdcb2970fc086613eeb0012f.png\"\/><figcaption>\u0442\u0430\u043a-\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435!<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0414\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/h2>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043b\u044b\u0432\u0447\u0430\u0442\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u043a\u0438! \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437, \u043d\u043e \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441 \u043d\u0435\u0447\u0451\u0442\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u043d\u044f\u043c\u0438:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/159\/92f\/d10\/15992fd10c1188f8abc72658d2dfd771.jpg\" alt=\"&quot;checkerboard_fuzzy_18x18.jpg&quot;\" title=\"&quot;checkerboard_fuzzy_18x18.jpg&quot;\" width=\"18\" height=\"18\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/159\/92f\/d10\/15992fd10c1188f8abc72658d2dfd771.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption>&#171;checkerboard_fuzzy_18x18.jpg&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\"># \u0427\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0431 cb_img_fuzzy = cv2.imread(\"checkerboard_fuzzy_18x18.jpg\",0)  # \u041f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 print(cb_img_fuzzy)  # \u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 plt.imshow(cb_img_fuzzy,cmap='gray') plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e46\/324\/f3d\/e46324f3d6cfa669a75a9ebd3372b6c4.png\" width=\"1195\" height=\"688\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e46\/324\/f3d\/e46324f3d6cfa669a75a9ebd3372b6c4.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/3f4\/06f\/ade\/3f406fade3d6ed66289f2199751d33c9.png\" width=\"1195\" height=\"688\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3f4\/06f\/ade\/3f406fade3d6ed66289f2199751d33c9.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u0446\u0432\u0435\u0442\u0443<\/h2>\n<p>\u0414\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043c\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u043c \u043a\u0440\u043e\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u044b:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b29\/b61\/7ae\/b29b617ae04fe65699750f3f1baaabd2.png\" alt=\"&quot;coca-cola-logo.png&quot;\" title=\"&quot;coca-cola-logo.png&quot;\" width=\"100\" height=\"100\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b29\/b61\/7ae\/b29b617ae04fe65699750f3f1baaabd2.png\"\/><figcaption>&#171;coca-cola-logo.png&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0438 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">coke_img = cv2.imread(\"coca-cola-logo.png\",1)  print(\"Image size is \", coke_img.shape)  print(\"Data type of image is \", coke_img.dtype)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c:<\/p>\n<pre><code>>>>Image size is  (700, 700, 3) >>>Data type of image is  uint8<\/code><\/pre>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0441\u044f, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0431-\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430 \u2014 \u043e\u0442 \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e \u0431\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e, \u0430 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u2014 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0440\u0451\u0445: <abbr title=\"Red Blue Green\" type=\"abbr\">RGB<\/abbr>. <\/p>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">plt.imshow(coke_img) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/3e9\/51b\/56e\/3e951b56e64fc4cdd201314c95b117fc.png\" alt=\"\u041a\u043e\u043d\u0444\u0443\u0437, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e.\" title=\"\u041a\u043e\u043d\u0444\u0443\u0437, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e.\" width=\"1195\" height=\"688\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3e9\/51b\/56e\/3e951b56e64fc4cdd201314c95b117fc.png\"\/><figcaption>\u041a\u043e\u043d\u0444\u0443\u0437, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0426\u0432\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u043e \u044f\u0432\u043d\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e. Matplotlib \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 RGB, \u0430 OpenCV \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442 \u0438\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 BGR. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044b.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#          \u043d\u0438\u0436\u0435 numpy-\u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f: #    (:) \u2014 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0443, # (::-1) \u2014 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043d\u043e \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435. coke_img_channels_reversed = coke_img[:, :, ::-1]  plt.imshow(coke_img_channels_reversed)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/aaa\/886\/33b\/aaa88633bbe5776a65e34d2bc1c516ec.png\" alt=\"\u0422\u0430\u043a \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u043a\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u0435\u0439.\" title=\"\u0422\u0430\u043a \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u043a\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u0435\u0439.\" width=\"1195\" height=\"688\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/aaa\/886\/33b\/aaa88633bbe5776a65e34d2bc1c516ec.png\"\/><figcaption>\u0422\u0430\u043a \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u043a\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u0435\u0439.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u0414\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<p><code>cv2.split()<\/code> \u00a0\u2014\u00a0 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445.<br \/><code>cv2.merge()<\/code> \u00a0\u2014\u00a0 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439. \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u0438\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0437\u0435\u0440\u0435. \u0412 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435, \u043e\u0437\u0435\u0440\u043e\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/af1\/7c2\/c64\/af17c2c6410ba24aa4aaff9c7309ff73.jpg\" alt=\"&quot;New_Zealand_Lake.jpg&quot;\" title=\"&quot;New_Zealand_Lake.jpg&quot;\" width=\"840\" height=\"600\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/af1\/7c2\/c64\/af17c2c6410ba24aa4aaff9c7309ff73.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption>&#171;New_Zealand_Lake.jpg&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\"># \u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044b: B,G,R img_NZ_bgr = cv2.imread(\"New_Zealand_Lake.jpg\",cv2.IMREAD_COLOR) b,g,r = cv2.split(img_NZ_bgr)  # \u041e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0445 plt.figure(figsize=[20,5]) plt.subplot(141);plt.imshow(r,cmap='gray');plt.title(\"Red Channel\") plt.subplot(142);plt.imshow(g,cmap='gray');plt.title(\"Green Channel\") plt.subplot(143);plt.imshow(b,cmap='gray');plt.title(\"Blue Channel\")  # \u0421\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432 BGR imgMerged = cv2.merge((b,g,r)) # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c plt.subplot(144);plt.imshow(imgMerged[:,:,::-1]);plt.title(\"Merged Output\") plt.show()<\/code><\/pre>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0441 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435&#8230;<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>&#8230;\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043e\u0449\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443, \u0430 \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e!<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/6ac\/528\/9c9\/6ac5289c9e51ca43820779d7ae985e4b.png\" width=\"1195\" height=\"539\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6ac\/528\/9c9\/6ac5289c9e51ca43820779d7ae985e4b.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0432 \u0438\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430<\/h2>\n<p><code>cv2.cvtColor()<\/code> \u00a0\u2014\u00a0 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 RGB \u0438 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u044f\u0432\u043d\u043e: RGB \u0438\u043b\u0438 BGR. \u0424\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 OpenCV \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 RGB, \u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e BGR. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0442 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u043c 24-\u0431\u0438\u0442\u043d\u043e\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 8-\u0431\u0438\u0442\u043d\u044b\u043c \u0441\u0438\u043d\u0438\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u043c. \u0427\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0439, \u043f\u044f\u0442\u044b\u0439 \u0438 \u0448\u0435\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u043c \u00a0\u2014\u00a0 \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439, \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u0439, \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439, \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 BGR \u0432 RGB<\/h2>\n<pre><code class=\"python\">img_NZ_rgb = cv2.cvtColor(img_NZ_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(img_NZ_rgb) plt.show()<\/code><\/pre>\n<h2>\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 HSV<\/h2>\n<p>HSV  \u00a0\u2014\u00a0 Hue, Saturation, Value \u2014 \u0442\u043e\u043d, \u043d\u0430\u0441\u044b\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">img_hsv = cv2.cvtColor(img_NZ_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV) # \u0420\u0430\u0437\u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 H,S,V \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044b h,s,v = cv2.split(img_hsv)  # \u041d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0438\u0445 plt.figure(figsize=[20,5]) plt.subplot(141);plt.imshow(h,cmap='gray');plt.title(\"H Channel\") plt.subplot(142);plt.imshow(s,cmap='gray');plt.title(\"S Channel\") plt.subplot(143);plt.imshow(v,cmap='gray');plt.title(\"V Channel\") plt.subplot(144);plt.imshow(img_NZ_rgb);plt.title(\"Original\")  plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e48\/383\/f74\/e48383f7491a948a59a45513d744ae57.png\" alt=\"\u0418\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u043d\u0443\u043b\u043e: \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\" title=\"\u0418\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u043d\u0443\u043b\u043e: \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\" width=\"1195\" height=\"539\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e48\/383\/f74\/e48383f7491a948a59a45513d744ae57.png\"\/><figcaption>\u0418\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u043d\u0443\u043b\u043e: \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430<\/h2>\n<p>\u0425\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0438\u043d\u0435\u0439? \u0415\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435!<\/p>\n<pre><code class=\"python\">img_NZ_bgr = cv2.imread(\"New_Zealand_Lake.jpg\",cv2.IMREAD_COLOR) b,g,r = cv2.split(img_NZ_bgr)  b = b+50  # \u043e\u0441\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c  plt.figure(figsize=[20,5]) plt.subplot(141);plt.imshow(r,cmap='gray');plt.title(\"Red Channel\") plt.subplot(142);plt.imshow(g,cmap='gray');plt.title(\"Green Channel\") plt.subplot(143);plt.imshow(b,cmap='gray');plt.title(\"Blue Channel\")  imgMerged = cv2.merge((r,g,b))  # \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 RGB plt.subplot(144);plt.imshow(imgMerged);plt.title(\"Merged Output\")  plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/caa\/942\/25e\/caa94225e5ca55fecc05ccb060436ab2.png\" alt=\"\u0427\u0443\u0442\u043a\u0430 \u0431\u043e\u0440\u0449\u043d\u0443\u043b\" title=\"\u0427\u0443\u0442\u043a\u0430 \u0431\u043e\u0440\u0449\u043d\u0443\u043b\" width=\"1195\" height=\"539\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/caa\/942\/25e\/caa94225e5ca55fecc05ccb060436ab2.png\"\/><figcaption>\u0427\u0443\u0442\u043a\u0430 \u0431\u043e\u0440\u0449\u043d\u0443\u043b<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h2>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0442\u0438 <code>cv2.imread<\/code>, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e <code>cv2.imwrite<\/code>. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u0443\u0442\u044c \u0438 \u0438\u043c\u044f, \u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u00a0\u2014\u00a0 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041e\u0431\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b. \u0420\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 OpenCV \u043f\u043e\u0434\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442, \u043e\u0442\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043e\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0415\u0449\u0451 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u043a\u0438\u043d\u0443\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e JPG.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cv2.imwrite( filename, img[, params] )<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e<strong> imwrite(): <\/strong><a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.1\/d4\/da8\/group__imgcodecs.html#gabbc7ef1aa2edfaa87772f1202d67e0ce\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><strong><br \/><\/strong>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e<strong> \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b: <\/strong><a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.1\/d8\/d6a\/group__imgcodecs__flags.html#ga292d81be8d76901bff7988d18d2b42ac\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0441\u0451! \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0436\u043e\u043a \u043a \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0443-\u0444\u043e\u0442\u043e\u0448\u043e\u043f\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u043d! \u0414\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/678260\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/678260\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0436\u0443 \u0440\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 OpenCV-\u0448\u043d\u044b\u0439 <a href=\"https:\/\/opencv.org\/opencv-free-course\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b<\/a>. \u0418 \u043e\u043d \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448!  (\u0421\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c.)<br \/>\u0418\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 <abbr title=\"jupyter-\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\" type=\"abbr\">&#171;abbr&#187;>\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430<\/abbr>, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u044f \u0443\u0431\u0440\u0430\u043b. \u0410 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b. \u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043c.<\/p>\n<h2>\u0412\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u043d\u0443\u0448\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0448\u0430\u0433\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 OpenCV. \u041d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438! \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043d\u0451\u043c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0432 Numpy<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0426\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 matplotlib<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438<\/h2>\n<pre><code class=\"python\">import cv2  # \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e OpenCV import numpy as np  # \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439 import matplotlib.pyplot as plt  # \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438<\/code><\/pre>\n<h2>\u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 OpenCV<\/h2>\n<p>\u041a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u043a\u0440\u043e\u0448\u0435\u0447\u043d\u0430\u044f \u0434\u043e\u0441\u043a\u0430 \u0432 \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u043a\u0443, 18\u00d718 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption>&#171;checkerboard_18x18.png&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<p>OpenCV \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438: JPG, PNG, \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0447\u0431-\u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0430\u043b\u044c\u0444\u0430-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u043c. \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 <code>cv2.imread()<\/code>.<\/p>\n<h4>cv2.imread() \u2014\u00a0\u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u0438 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/h4>\n<pre><code class=\"python\">retval = cv2.imread( filename[, flags] )<\/code><\/pre>\n<p><code>retval<\/code>: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c, \u0432 <abbr title=\"\u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 returned value\" type=\"abbr\">type=&#187;abbr&#187;>retval<\/abbr> \u0437\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0441\u044f <code>None<\/code>. \u0422\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0435 \u0432 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\/\u043f\u0443\u0442\u0438, \u0438\u043b\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0442\u043e\u0435.<\/p>\n<p>\u0412 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043b\u0430\u0433:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><code>filename<\/code>:  \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c. \u042d\u0442\u043e <strong>\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>Flags<\/code>:  \u0424\u043b\u0430\u0433\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0430\u0445 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e\/\u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c\/\u0441 \u0430\u043b\u044c\u0444\u0430-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u043c). \u041d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442! \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e <code>cv2.IMREAD_COLOR<\/code> \u0438\u043b\u0438 <code>1<\/code>: \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u043b\u0430\u0433 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0444\u043b\u0430\u0433\u043e\u0432:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><code>cv2.IMREAD_GRAYSCALE<\/code> \u0438\u043b\u0438 <code>0<\/code>: \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u0443\u044e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>cv2.IMREAD_COLOR<\/code> \u0438\u043b\u0438 <code>1<\/code>: \u0424\u043b\u0430\u0433 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e, \u0431\u0435\u0437 \u0430\u043b\u044c\u0444\u0430-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>cv2.IMREAD_UNCHANGED<\/code> \u0438\u043b\u0438 <code>-1<\/code>: \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0430\u043b\u044c\u0444\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0424\u043b\u0430\u0433\u043e\u0432, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e <strong>imread(): <\/strong><a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.1\/d4\/da8\/group__imgcodecs.html#ga288b8b3da0892bd651fce07b3bbd3a56\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><strong><br \/><\/strong>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e<strong> \u0444\u043b\u0430\u0433\u0438: <\/strong><a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.1\/d8\/d6a\/group__imgcodecs__flags.html#ga61d9b0126a3e57d9277ac48327799c80\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u0435\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0427\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u043e\u0435 cb_img = cv2.imread(\"checkerboard_18x18.png\",0)  # \u041f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0430\u0435\u043c \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 numpy. # \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u043e\u0441\u044c\u043c\u0438\u0431\u0438\u0442\u043d\u043e\u0435: [0,255] print(cb_img)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0445\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n<pre><code class=\"python\"># \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 Numpy) print(\"Image size is \", cb_img.shape)  # \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0435 Numpy) print(\"Data type of image is \", cb_img.dtype)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c:<\/p>\n<pre><code>>>>Image size is  (18, 18) >>>Data type of image is  uint8<\/code><\/pre>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0427\u0442\u043e \u0437\u0430 uint8? <\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>8-bit unsigned integer arrays!<br \/>Uint8 \u2014 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u043e\u043c \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 255. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e, \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c 0 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c 255 \u2014 \u0431\u0435\u043b\u044b\u043c.<br \/>\u0415\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u044b, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430e\u0442 \u0432\u0441\u0451, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441 <code>ndarray<\/code>: <code>.ndim<\/code>, <code>.itemsize<\/code>, <code>.fill()<\/code>&#8230;<\/p>\n<h2>\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 matplotlib<\/h2>\n<p>\u0414\u0432\u0443\u043c\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u043a\u0438 plt.imshow(cb_img)  # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u043a\u0438 plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>\u0423\u0434\u0438\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u0441\u044f:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0448\u0442\u0430?<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u0430\u043b\u0438\u0442\u0440\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0451\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0441\u0442\u044c. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f\u0432\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0443 color map plt.imshow(cb_img, cmap='gray')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0442\u0430\u043a-\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435!<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0414\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/h2>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043b\u044b\u0432\u0447\u0430\u0442\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0448\u0435\u0447\u043a\u0438! \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437, \u043d\u043e \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441 \u043d\u0435\u0447\u0451\u0442\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u043d\u044f\u043c\u0438:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption>&#171;checkerboard_fuzzy_18x18.jpg&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\"># \u0427\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0431 cb_img_fuzzy = cv2.imread(\"checkerboard_fuzzy_18x18.jpg\",0)  # \u041f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 print(cb_img_fuzzy)  # \u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 plt.imshow(cb_img_fuzzy,cmap='gray') plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u0446\u0432\u0435\u0442\u0443<\/h2>\n<p>\u0414\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043c\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u043c \u043a\u0440\u043e\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u044b:<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption>&#171;coca-cola-logo.png&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0438 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">coke_img = cv2.imread(\"coca-cola-logo.png\",1)  print(\"Image size is \", coke_img.shape)  print(\"Data type of image is \", coke_img.dtype)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c:<\/p>\n<pre><code>>>>Image size is  (700, 700, 3) >>>Data type of image is  uint8<\/code><\/pre>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0441\u044f, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0447\u0431-\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430 \u2014 \u043e\u0442 \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e \u0431\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e, \u0430 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u2014 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0442\u0440\u0451\u0445: <abbr title=\"Red Blue Green\" type=\"abbr\">RGB<\/abbr>. <\/p>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">plt.imshow(coke_img) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041a\u043e\u043d\u0444\u0443\u0437, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0426\u0432\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u043e \u044f\u0432\u043d\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e. Matplotlib \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 RGB, \u0430 OpenCV \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442 \u0438\u0445 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 BGR. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044b.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#          \u043d\u0438\u0436\u0435 numpy-\u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f: #    (:) \u2014 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0443, # (::-1) \u2014 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043d\u043e \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435. coke_img_channels_reversed = coke_img[:, :, ::-1]  plt.imshow(coke_img_channels_reversed)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0422\u0430\u043a \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u043a\u043e\u043b\u0438\u0441\u0442\u0435\u0439.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u0414\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<p><code>cv2.split()<\/code> \u00a0\u2014\u00a0 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445.<br \/><code>cv2.merge()<\/code> \u00a0\u2014\u00a0 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439. \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u0438\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0437\u0435\u0440\u0435. \u0412 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435, \u043e\u0437\u0435\u0440\u043e\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>&#171;New_Zealand_Lake.jpg&#187;<\/figcaption><\/figure>\n<pre><code class=\"python\"># \u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044b: B,G,R img_NZ_bgr = cv2.imread(\"New_Zealand_Lake.jpg\",cv2.IMREAD_COLOR) b,g,r = cv2.split(img_NZ_bgr)  # \u041e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0445 plt.figure(figsize=[20,5]) plt.subplot(141);plt.imshow(r,cmap='gray');plt.title(\"Red Channel\") plt.subplot(142);plt.imshow(g,cmap='gray');plt.title(\"Green Channel\") plt.subplot(143);plt.imshow(b,cmap='gray');plt.title(\"Blue Channel\")  # \u0421\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432 BGR imgMerged = cv2.merge((b,g,r)) # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c plt.subplot(144);plt.imshow(imgMerged[:,:,::-1]);plt.title(\"Merged Output\") plt.show()<\/code><\/pre>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0441 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435&#8230;<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>&#8230;\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043e\u0449\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443, \u0430 \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e!<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0432 \u0438\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430<\/h2>\n<p><code>cv2.cvtColor()<\/code> \u00a0\u2014\u00a0 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 RGB \u0438 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u044f\u0432\u043d\u043e: RGB \u0438\u043b\u0438 BGR. \u0424\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 OpenCV \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 RGB, \u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e BGR. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0442 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u043c 24-\u0431\u0438\u0442\u043d\u043e\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 8-\u0431\u0438\u0442\u043d\u044b\u043c \u0441\u0438\u043d\u0438\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u043c, \u0430 \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u043c. \u0427\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0439, \u043f\u044f\u0442\u044b\u0439 \u0438 \u0448\u0435\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0439\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u043c \u00a0\u2014\u00a0 \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439, \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u0439, \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439, \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 BGR \u0432 RGB<\/h2>\n<pre><code class=\"python\">img_NZ_rgb = cv2.cvtColor(img_NZ_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(img_NZ_rgb) plt.show()<\/code><\/pre>\n<h2>\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 HSV<\/h2>\n<p>HSV  \u00a0\u2014\u00a0 Hue, Saturation, Value \u2014 \u0442\u043e\u043d, \u043d\u0430\u0441\u044b\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">img_hsv = cv2.cvtColor(img_NZ_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV) # \u0420\u0430\u0437\u043e\u0431\u044a\u0451\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 H,S,V \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044b h,s,v = cv2.split(img_hsv)  # \u041d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c \u0438\u0445 plt.figure(figsize=[20,5]) plt.subplot(141);plt.imshow(h,cmap='gray');plt.title(\"H Channel\") plt.subplot(142);plt.imshow(s,cmap='gray');plt.title(\"S Channel\") plt.subplot(143);plt.imshow(v,cmap='gray');plt.title(\"V Channel\") plt.subplot(144);plt.imshow(img_NZ_rgb);plt.title(\"Original\")  plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0418\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u043d\u0443\u043b\u043e: \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u041c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430<\/h2>\n<p>\u0425\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0438\u043d\u0435\u0439? \u0415\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435!<\/p>\n<pre><code class=\"python\">img_NZ_bgr = cv2.imread(\"New_Zealand_Lake.jpg\",cv2.IMREAD_COLOR) b,g,r = cv2.split(img_NZ_bgr)  b = b+50  # \u043e\u0441\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c  plt.figure(figsize=[20,5]) plt.subplot(141);plt.imshow(r,cmap='gray');plt.title(\"Red Channel\") plt.subplot(142);plt.imshow(g,cmap='gray');plt.title(\"Green Channel\") plt.subplot(143);plt.imshow(b,cmap='gray');plt.title(\"Blue Channel\")  imgMerged = cv2.merge((r,g,b))  # \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 RGB plt.subplot(144);plt.imshow(imgMerged);plt.title(\"Merged Output\")  plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0427\u0443\u0442\u043a\u0430 \u0431\u043e\u0440\u0449\u043d\u0443\u043b<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h2>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0442\u0438 <code>cv2.imread<\/code>, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e <code>cv2.imwrite<\/code>. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u0443\u0442\u044c \u0438 \u0438\u043c\u044f, \u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u00a0\u2014\u00a0 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041e\u0431\u0430 \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b. \u0420\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 OpenCV \u043f\u043e\u0434\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442, \u043e\u0442\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043e\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0415\u0449\u0451 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u043a\u0438\u043d\u0443\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e JPG.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cv2.imwrite( filename, img[, params] )<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e<strong> imwrite(): <\/strong><a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.1\/d4\/da8\/group__imgcodecs.html#gabbc7ef1aa2edfaa87772f1202d67e0ce\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><strong><br \/><\/strong>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e<strong> \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b: <\/strong><a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/4.5.1\/d8\/d6a\/group__imgcodecs__flags.html#ga292d81be8d76901bff7988d18d2b42ac\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0444. \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0441\u0451! \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0448\u0430\u0436\u043e\u043a \u043a \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0443-\u0444\u043e\u0442\u043e\u0448\u043e\u043f\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u043d! \u0414\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/678260\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/678260\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-336046","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/336046","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=336046"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/336046\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=336046"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=336046"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=336046"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}