# 需要导入模块: import cv2 [as 别名]# 或者: from cv2 importCOLOR_GRAY2BGRA[as 别名]defto_alpha(logo):ifhas_alpha(logo):returnlogoifis_gray(logo):returncv2.cvtColor(logo, cv2.COLOR_GRAY2BGRA)else:returncv2.cvtColor(logo, cv2.COLOR_BGR2BGRA) 开发者ID:ftramer,项目名称:ad-versarial,代...
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[0,255],V(亮度)的范围是[0,255],但是不同的软件使用的值可能不同,需要对比归一化; 下面看一个关于物体跟踪的例子: 将图...
cv2.COLOR_BGRA2HSV:将 BGRA 图像转换为 HSV 图像。 cv2.COLOR_BGRA2Lab:将 BGRA 图像转换为 Lab 图像。 cv2.COLOR_BGRA2Luv:将 BGRA 图像转换为 Luv 图像。 cv2.COLOR_GRAY2BGR:将灰度图像转换为 BGR 图像。 cv2.COLOR_GRAY2BGRA:将灰度图像转换为 BGRA 图像(添加 Alpha 通道)。 cv2.COLOR_GRAY2HSV...
# 需要导入模块: import cv2 [as 别名]# 或者: from cv2 importCOLOR_BGR2RGBA[as 别名]defcheckSpeed(ftime,img):forvinvehicles:ifv.speedChecked==Falseandlen(v.points)>=2: x1,y1=v.points[0] x2,y2=v.points[-1]ify2<yl1andy2>yl3andv.entered==False: v.enterTime=ftime v.entered=True...
cv2.COLOR_GRAY2BGR:将灰度图像转换为 BGR 图像。 cv2.COLOR_GRAY2BGRA:将灰度图像转换为 BGRA 图像(添加 Alpha 通道)。 cv2.COLOR_GRAY2HSV:将灰度图像转换为 HSV 图像。 cv2.COLOR_GRAY2Lab:将灰度图像转换为 Lab 图像。 cv2.COLOR_GRAY2Luv:将灰度图像转换为 Luv 图像。
# OpenCV中用于色彩空间转换的codeflags=[iforiindir(cv2)ifi.startswith('COLOR_')]flags[:10]Out:['COLOR_BAYER_BG2BGR','COLOR_BAYER_BG2BGRA','COLOR_BAYER_BG2BGR_EA','COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG','COLOR_BAYER_BG2GRAY','COLOR_BAYER_BG2RGB','COLOR_BAYER_BG2RGBA','COLOR_BAYER_BG2RGB_EA','...
cv2.COLOR_BGR2GRAY 这个主要应用于那个函数( )A.random.permutationB.resizeC.destroyAllWindowsdestr
百度试题 结果1 题目cv2.COLOR_BGR2GRAY这个主要应用于那个函数() A. random.permutation B. resize C. destroyAllWindowsdestroyAllWindows D. cvtColor 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
我一直认为将图像从彩色转换为灰度很简单:每个像素的强度将是每个颜色通道强度的平均值。但我注意到 cv2.COLOR_RGB2GRAY 和cv2.COLOR_BGR2GRAY 给出了不同的结果。当我对它们进行试验时,我还发现它也不同于每个颜色通道的平均强度。PS 当我发现这一点时,我完全感到困惑img_read_as_color[:,:,0]/3+img_read...
gray = cv2.cvtColor(girl,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为单通道灰度图像 t, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) #转换为二值图像 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #判断图像边缘 ...