可以使用opencv中cv2.cvtColor()函数来改变图像的颜色空间,该函数形式为: cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) @frame为要进行处理的图片; @cv2.COLOR_BGR2RGB要进行的色彩转换方式; opencv中的颜色空间种类以及支持的转换类型如下:
可以使用opencv中cv2.cvtColor()函数来改变图像的颜色空间,该函数形式为: cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) @frame为要进行处理的图片; @cv2.COLOR_BGR2RGB要进行的色彩转换方式; opencv中的颜色空间种类以及支持的转换类型如下:
cv2image2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2RGBA) img2 = Image.fromarray(cv2image2) imgtk2 = ImageTk.PhotoImage(image=img2) display2.imgtk = imgtk2#Shows frame for display 1display2.configure(image=imgtk2)#cv2.imshow('BROKE',bimg)name='Rule Breakers/culprit'+str(time.time())+...
image_dist = cv2.cvtColor(image_dist, cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imwrite(out_image, image_dist) 开发者ID:ChengZhongShen,项目名称:Advanced_Lane_Lines,代码行数:25,代码来源:helpers.py 示例3: wrap_images ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import cv2 [as 别名]# 或者: from cv2 importCOLOR_RGB2BGR[a...
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 设定HSV空间下目标颜色的范围,这里为黄色 lower_yellow = np.array([20, 100, 100]) upper_yellow = np.array([40, 255, 255]) # 寻找黄色区域 mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow) ...
注意里面的一个参数: cv2.COLOR_RGB2BGR,这里只是表示一个通道的转换,例如:如果你用cv2读取了一幅图片, 读进去的是BGR格式的,但是在保存图片时,要保存为RGB格式的,可以用cv2.COLOR_RGB2BGR也可以用cv2.COLOR_BGR2RGB, 效果是一样的。
cv2.imshow('frame', frame) #灰度视频 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('gray', gray) #将视频左右对调 frame = cv2.flip(frame, 1) cv2.imshow("video", frame) #按q退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): ...
可以使用下面的色彩空间转化函数 cv2.cvtColor( )进行色彩空间的转换:HSV 表示hue、saturation、valueimage_hsv = cv2.cvtColor(image,cv2
:\Users\heguangxu\Desktop\pirate.jpg' pirate=cv2.imread(path) pirate=cv2.cvtColor(pirate,cv2.COLOR_BGR2RGB...的方法展示一张图片。opencv默认的imread是以BGR的方式进行存储的,而matplotlib的imshow默认则是以RGB格式展示,所以此处我们必须对图片的通道进行转换 ...
ret, frame = cap.read()# 参数ret 为True 或者False,代表有没有读取到图片,第二个参数frame表示截取到一帧的图片frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 图像的颜色空间的转换cv2.imshow('image', img_raw[:,:,::-1])# 打开一个名为“image”的窗口并展示图片cv2.waitKey(1)#不加这句窗...