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。
一、图像读取 使用OpenCV读取图像比较简单,可以使用此函数读取图像。 cv2.imread() 1. 图像应该在工作目录或图像的完整路径给出。我们需要给它传递两个参数,第二个参数是一个标志,它指定了读取图像的方式。 CV. IMREAD_ COLOR:加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。 CV. IMREAD_GRAYSCALE:以...
附代码：#include<iostream>#include<string>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/highgui/high...
算法分析: 高斯混合模型是用于背景提取的方法,OpenCV的cvaux中cvbgfg_gaussmix.cpp文件根据文献An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow中提供的方法编写了高斯混合模型函数。其中定义了CvGaussBGModel类用于存放高斯混合模型的各个参数。我用OpenCV使用高斯混合模型函数分以下几步: ...
在上一篇我们 用 cmake 编译了 opencv_test.cpp 读取彩色图片并转化成灰度图,并且保存灰度图哦。 但是:所有的编译文件和缓存和写成的jpg全部一股脑生成在 CMakeLearn 目录,作为一个有追求的程序员,是可忍熟不可忍? 来优雅间接地重新编译一次: 第一步:整理新建目录: ...
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...
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...
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 ...
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...