opencv 将灰度图读取成3通道 # Pythonopencv转换3通道灰度图## 简介 在计算机视觉中,灰度图是指每个像素只有一个灰度值,通常是一个8位整数(0-255)。而RGB图像则是由红、绿、蓝三个通道组成的,每个通道都有一个8位整数表示像素的亮度值。在某些情况下,我们需要将RGB图像转换为灰度图,以便进行后续的图像处理。
// 计算 135 度灰度共生矩阵 void getGLCM135(VecGLCM &src, VecGLCM &dst, int imgWidth, int imgHeight); private: int m_grayLevel; // 将灰度共生矩阵划分为 grayLevel 个等级 }; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23....
附代码：#include<iostream>#include<string>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/highgui/high...
set(SRC_LIST ./src/opencv_test.cpp ./src/xx.cpp) 3:add_executable(opencv_test ${SRC_LIST} ) 设置可执行的代码路径。 第三步:编译 cd build cmke.. make 第四步:运行 cd ../bin ./opencv_test 显示图片,并写入灰度图。 这样,整个工程是不是优雅简洁多了。 enjoy it......
图像处理灰度图HSV**图像阈值**图像平滑形态学-腐蚀操作形态学-膨胀操作开运算与闭运算梯度运算礼帽与黑帽 灰度图 import cv2 #opencv读取的格式是BGR import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB %matplotlib inline img=cv2.imread('data/cat.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2...
24.cvShowImage("GrayImage",OpenCvGrayImage); //显示灰度图 25.cvWaitKey(0); 26.cvDestroyWindow("GrayImage"); 1.2 图像的高斯滤波 根据上面所讲的边缘检测过程,下一个步骤就是对图像进行高斯滤波。可根据之前博文描述的方法获取一维或者二维的高斯滤波核。因此进行图像高斯滤波可有两种实现方式,以下具体进行介绍...
如果这个尺寸我们设其为非正数,那么OpenCV会从第五个参数sigmaSpace来计算出它来。 sigmaX x方向上的标准差 sigmaY y方向上的标准差。默认输入量为0,则将其设置为等于sigmaX,如果两个轴的标准差均为0,则根据输入的高斯滤波器尺寸计算标准偏差。 borderType 边界填充方式,默认为黑边 4.2.3 效果 Mat xuenai = ...
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> intmain (intargc,char** argv ) { // 读取argv[1]指定的图像 cv::Mat image; image = cv::imread ( argv[1] );//cv::imread函数读取指定路径下的图像 // 判断图像文件是否正确读取 ...
cv::imshow("灰度图", gray); // 等待按键 cv::waitKey(0); } 编写CMakeLists.txt文件 创建一个CMakeLists.txt文件 # 最低版本要求cmake_minimum_required(VERSION3.10)# 项目信息project(opencv_demo)# 使用find_package命令查找OpenCV库find_package(OpenCVREQUIRED)find_package(gflagsREQUIRED)if(OpenCV_FOU...
第一步是将原始图像转换为灰度图，然后过滤线条以删除背景和不感兴趣的其他特征。可以使用OpenCV或dlib等函数库，甚至使用Gimp来完成此操作：在这张照片中，左上角是原始图像，其在之后被转换为单色图像，最后是带有边缘过滤器（可以是Sobel或其他突出显示线条的过滤器）的图像。为了获得更好的效果，建议仅切割和加工...