其中,最后一个参数dstCn用于指定目标图像的通道数,如果指定的值是默认值0,那么通道数将由输入图像和颜色转换码决定。 cv::cvtColor()支持多种颜色空间之间的转换,其支持的转换类型和转换码如下: 1、RGB和BGR(opencv默认的彩色图像的颜色空间是BGR)颜色空间的转换 cv::COLOR_BGR2RGB cv::COLOR_RGB2BGR cv::COLO...
1 彩色图像变换 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) 1. 2. 3. cv2.cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) 该函数为转换图片的色彩空间,参数说明: src:图片的numpy数组输入, dst:输出图片,一般不用 code:目的色彩空间,这个参数实在太多,不能一...
先看看关键性代码: src1 = cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY) x_gray = cv2.Sobel(src1,cv2.CV_32F,1,0) y_gray = cv2.Sobel(src1,cv2.CV_32F,0,1) x_gray = cv2.convertScaleAbs(x_gray) y_gray = cv2.convertScaleAbs(y_gray) dst = cv2.add(x_gray,y_gray,dtype=cv2.CV_16S) ...
参考:https://docs.opencv.org/master/d3/d63/classcv_1_1Mat.html#a92a3e9e5911a2eb0cf0950a0a9670c76 18. 转换颜色 ◆cvtColor()voidcv::cvtColor( InputArray src, OutputArray dst,intcode,intdstCn =0) cvtColor(roiFrame, hsvFrame, COLOR_BGR2HSV) 参考:https://docs.opencv.org/3.4/d8/d01/g...
每个cver都应该知道的十大OpenCV函数 下面是cvtColor的一些其他标志:COLOR_BGR2GRAY、COLOR_BGR2HSV和COLOR_BGR2YUV等。这是双向的,例如,COLOR_YUV2BGR也是可能的。 resize有时你只需要一个不同于原来大小的图像,所以resize就是你需要的函数。cv2.resize(image, dimension, interpolation = cv2.INTER_AREA)...
在OpenCV中,可以用函数cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()生成LBPH识别器实例模型,然后应用cv2.face_FaceRecognizer.train()函数完成训练,最后用cv2.face_FaceRecognizer.predict()函数完成人脸识别。 CascadeClassifier,是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。并且既可以使用Haar,也可以使用LBP特征。其中Haar特征...
cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)下面是cvtColor的一些其他标志：COLOR_BGR2GRAY、COLOR_BGR2HSV和COLOR_BGR2YUV等。这是双向的，例如，COLOR_YUV2BGR也是可能的。resize 有时你只需要一个不同于原来大小的图像，所以resize就是你需要的函数。cv2.resize(image, dimension, interpolation = cv2.INTER_AREA)...
// 在这里调用OpenCV的图像处理和计算机视觉函数,实现图片识别 // 我们可以调用cv::cvtColor()函数将图片转换为灰度图,然后调用cv::threshold()函数进行二值化处理 cv::Mat gray, binary; cv::cvtColor(mat, gray, CV_BGR2GRAY); cv::threshold(gray, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY); ...
使用cv::cvtColor() 图像去噪: 使用高斯滤波cv::Gaussian() 二值化: 使用cv::Threshold() 形态学处理: cv::morphologyEx() 其中灰度化可以将3通道图像转化为单通道图像,以便进行二值化门限分割;去噪可以有效剔除图像中的异常独立噪点;二值化是为轮廓查找函数提供单通道图像;形态学的某些处理通常可以剔除细小轮廓...
下面我们用OpenCV中的Canny函数来检测图像边缘 intmain(){ Mat I=imread("../cat.png"); cvtColor(I,I,CV_BGR2GRAY); Mat contours; Canny(I,contours,125,350); threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY); namedWindow("Canny");