前面说了这么多其实就是让我们生成一张我们能保存的灰度图就行了，把从安卓层传上来的Alpha值赋给RGB三个颜色，Alpha值等于1就能生成一张我们引擎中看到的灰度图了。下面直接说我的做法。第一种做法，保存时修改图片的每一个像素点数据，再进行保存，代码如下，但是这个做法如果图片分辨率太高会卡死主线程，建议下...
第一个参数是输入图像,第二个参数是转换的颜色空间。 4. 保存灰度图像 现在,我们已经将图像转换为灰度图像。我们可以使用cv2.imwrite()函数将其保存到硬盘上。下面是保存图像的代码: cv2.imwrite("gray_image.jpg",gray_image) 1. 这里,我们使用cv2.imwrite()函数将灰度图像保存为"gray_image.jpg"文件。你可以...
open(original_image_path) # 将图像转换为灰度图 gray_image = original_image.convert('L') # 保存灰度图到指定路径 gray_image_path = 'path_to_save_gray_image.jpg' gray_image.save(gray_image_path) 请确保将original_image_path和gray_image_path替换为实际的文件路径。这样,你就可以成功读取原始图...
importcv2# 加载图像image=cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 保存灰度图cv2.imwrite('gray_image.jpg',gray_image) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 现在,你可以将上述代码复制到一个Python脚本中,然后根据你的实际需求修改文件路径和文...
# 灰度图处理与图片保存 # 1. 读取BGR图(默认读取) import cv2 # opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 img =
在save_image()函数中,把最后一句保存图像的代码改为: im.convert('L').save(filename) 即先将其转化为灰度图,再保存。 注 对于彩色图转灰度图的原理,一般是使用如下公式进行转换: Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B 由于make_grid()函数产生的是三通道相同的伪灰度图像,所以经过上式计...
如果是在一张图片里要保存两个不同的灰度图，把两张不同灰度的图片储存在两个不同的颜色通道里就行...
1、将visio图保存为pdf,打开pdf 2、采用shift+win+s进行屏幕 ,选择区域截图 3、将截图放入pycharm中,利用代码转化为灰度图 fromPILimportImage rgb_image= Image.open('img/1111.png') gray_image= rgb_image.convert('L') gray_image.save('img/灰度1111.jpg')...
可以。原来是单通道的，直接cvSaveImage，原来是3通道的，先用cvCvtColor转换为单通道，再用cvSaveImage保存
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