在诸多方法中常用的就两种:BGR和Gray之间,BRG和HSV之间。用到的函数是cv2.cvtColor(inputimg,flag).其中flag就是转换类型。对于BRG到Gray的转换,flag为cv2.COLOR_BGR2GRAY;对于BGR到HSV的转换,flag为cv2.COLOR_BGR2HSV。 注意:在OpenCV的HSV格式中,H(色彩/色度)的取值范围是[0,179],S(饱和度)的取值范围[0,...
计算公式为 RGB[A] to Gray:Y←0.299⋅R+0.587⋅G+0.114⋅B( OpenCV Docs) 显然OpenCV 使用相同的公式转换为灰度,无论其 BGR 还是 RGB 用作输入,但在使用公式时保留通道顺序,因此传递错误的转换顺序将导致错误的结果。 一个很好的例子是我最近看到的一篇 论坛帖子,作者比较了从 RGB 和 BGR 转换后...
3import numpy as np 4import matplotlib.pyplot as plt 5 6#读取原始图像 7img = cv2.imread('miao.png') 8 9#图像灰度转换 10grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 11 12#获取图像高度和宽度 13height = grayImage.shape[0] 14width = grayImage.shape[1] 15 16#创建一幅图像 17r...
CV_BGR2RGBA加入或者移除alpha通道时,转换RGB到BGR 色彩空间 CV_RGB2GRAY CV_BGR2GRAY转换RGB或者BGR色彩空间为灰度空间 CV_GRAY2RGB CV_GRAY2BGR CV_RGBA2GRAY CV_BGRA2GRAY转换灰度为RGB或者BGR色彩空间(在进程中选择移除alpha通道) CV_GRAY2RGBA
Gray->RGB[A]: R=Y G=Y B=Y A=0 所有可能的图像色彩空间的相互变换公式列举如下: RGB<=>XYZ (CV_BGR2XYZ, CV_RGB2XYZ, CV_XYZ2BGR, CV_XYZ2RGB): |X| |0.412411 0.357585 0.180454| |R| |Y| = |0.212649 0.715169 0.072182|*|G| ...
(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) #遍历检测到的每个人脸 for (x, y, w, h) in faces: # 绘制人脸框 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) #显示结果图...
屏幕快照 2018-08-27 下午1.28.28.png 在普通的混合模式(图形状态的默认模式)中,Quartz通过使用公式将源颜色的组件与目标颜色的组件组合在一起来执行alpha混合: destination = (alpha * source) + (1 - alpha) * destination 其中source是填充颜色的一个组件,目标是背景颜色的一个组件。这个公式对每个新绘制的...
1# coding=utf-82import cv23import numpyasnp4import math5import matplotlib.pyplotasplt67#1、读入检测图片即输入的image8#2、将图像灰度化(即将输入的彩色的图像的r,g,b值通过特定公式转换为灰度值)9#3、采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化)10#4、计算图像每个像素的梯度(包括大小和方向)...
img_BGR_to_grayscale = cv2.cvtColor(img_read_as_color, cv2.COLOR_BGR2GRAY) plt.imshow(img_read_as_grayscale) plt.title('img_read_as_grayscale') plt.show() plt.imshow(img_read_as_color) plt.title('img_read_as_color') plt.show() plt.imshow(img_RGB_to_grayscale) plt.title('im...