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....
在Windows上,你可以从OpenCV的官方网站下载预编译的库,或者根据官方文档自行编译。下载后,解压并配置你的IDE(如Visual Studio)以包含OpenCV的头文件和库文件。 2. 编写C++程序 接下来,我们将编写一个C++程序,该程序使用OpenCV库来读取一张图片,将其转换为灰度图,并显示处理后的图像。 程序代码 #include <opencv2/...
读图像用cv2.imread(),可以按照不同模式读取,一般最常用到的是读取单通道灰度图,或者直接默认读取多通道。存图像用cv2.imwrite(),注意存的时候是没有单通道这一说的,根据保存文件名的后缀和当前的array维度,OpenCV自动判断存的通道,另外压缩格式还可以指定存储质量,来看代码例子: importcv2#读取一张400x600分辨率的...
#include<iostream>#include<string>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>...
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: ...
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: ...
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...
#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 ...