线性渐层填色

这篇教学会介绍使用 OpenCV 搭配 NumPy，产生线性渐层填色 ( 实色渐层、半透明渐层 ) 的图像。

因为程序中的 OpenCV 会需要使用镜头或 GPU，所以请使用本机环境 ( 参考：使用 Python 虚拟环境 ) 或使用 Anaconda Jupyter 进行实作 ( 参考：使用 Anaconda ) ，并安装 OpenCV 函数库 ( 参考：OpenCV 函数库 )。

产生实色线性渐层

通常一般的图片在程序的结构里，都是使用“三维数组”表现。

因此可以使用 NumPy 的 zeros 方法，快速产生一个全黑的三维数组，搭配 for 循环与 NumPy 的数组赋值机制，就能快速产生渐层数组，由于 NumPy 数组内容默认为 64 位 float 类型，而 OpenCV 的 imshow 不能印出该类型，必须经过“astype('float32')/255”转换后才能正常显示 ( 如果使用 imwrite 储存则没有影响 )，下方的程序码执行后，会产生从上往下的绿色渐层。

参考：数组项目赋值

import cv2
import numpy as np

w, h = 400, 400
img1 = np.zeros([h,w,3])
for i in range(h):
    img[i,:,1] = int(256*i/400)   # 從上往下填入綠色漸層

img = img.astype('float32')/255   # 轉換內容類型

cv2.imshow('oxxostudio', img)
cv2.waitKey(0)                    # 按下任意鍵停止
cv2.destroyAllWindows()

下方的程序码执行后，会产生左上到右下的紫色渐层

import cv2
import numpy as np

w = 400
h = 400
img = np.zeros([h,w,3])
for i in range(h):
    for j in range(w):
        img[i,j,0] = int(256*(j+i)/(w+h))
        img[i,j,2] = int(256*(j+i)/(w+h))

img = img.astype('float32')/255

cv2.imshow('oxxostudio', img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

产生半透明线性渐层

如果将表现图片像素数组改成四个项目，就可以加入透明度的色版 ( alpha channel )，透明度范围从 0～255，0 表示全透明，255 表示不透明，储存为 png 格式就可以看到半透明的渐层，下方的程序码会产生从上往下黑色到透明的渐层。

import cv2
import numpy as np

w = 400
h = 400
img = np.zeros([h,w,4])             # 第三個值為 4
for i in range(h):
    img[i,:,3] = int(256*i/400)     # 設定第四個值 ( 透明度 )

img = img.astype('float32')/255

cv2.imwrite('oxxostudio.png', img)  # 儲存為 png

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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