cv2.merge()函数接受一个包含单通道图像的列表,并将它们合并成一个多通道图像。在我们的例子中,我们将两个全零矩阵和一个单通道图像合并,这样就可以在显示时只看到一个通道的效果。 六、保存单独的通道图像 如果需要保存单独的通道图像,可以使用cv2.imwrite()函数: cv2.imwrite('Red_Channel.jpg', cv2
下面是一个简单的Python代码示例,演示了如何使用OpenCV将彩色图片转换为单通道图片: importcv2# 读取彩色图片image=cv2.imread('color_image.jpg')# 将彩色图片转换为灰度图片gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 保存灰度图片cv2.imwrite('gray_image.jpg',gray_image) 1. 2. 3. 4. 5. 6....
使用cv2.imshow()显示图像,cv2.waitKey(0)等待任意键盘输入后关闭窗口,cv2.destroyAllWindows()销毁所有窗口。可选地,使用cv2.imwrite()保存绘制后的图像。 这样,你就可以在单通道图像中根据顶点绘制锐角矩形了。
每个像素点都有3个值表示 ,所以就是3通道。也有4通道的图。例如RGB图片即为三通道图片,RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红®、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的,RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,...
a=cv2.imwrite("picture.jpg",img) cv2.imshow("picture",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 图像的表示 前面章节已经提到过了单通道的灰度图像在计算机中的表示,就是一个8位无符号整形的矩阵。在OpenCV的C++代码中,表示图像有个专门的结构叫做cv::Mat,不过在Python-OpenCV中,因为已经有了numpy这种...
cv2.imwrite('result.png', output_image) 代码中mean_val 的值加上打印语句时,会输出28.742,255.0,8.813,显然平均值为255的为纯白色区域。 小结:使用层级关系可以找到任意我们需要的轮廓,如果只需要计算外轮廓,可以设置参数为cv2.RETR_EXTERNAL。另外轮廓近似方法中,使用cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE可以减少获取轮廓点的...
使用cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()读取、显示和保存图像 一、读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 ...
cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 2、显示图片 cv2.imshow(wname,img) 第一个参数是显示图像的窗口的名字 第二个参数是要显示的图像(imread读入的图像),窗口大小自动调整为图片大小 3、保存图片 cv2.imwrite(file,img,num)
使用cv2.imwrite()函数保存图像,第一个参数是保存的文件路径,第二个参数是要保存的图像。 二PIL(Python Imaging Library)库 读取图像: from PIL import Image # 读取彩色图像 image_color = Image.open('image.jpg') # 读取灰度图像 image_gray = Image.open('image.jpg').convert('L') ...
cv2.imwrite('img_cv2.jpg', img)来自:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 3维数组 单通道的灰度图像在计算机中的表示:一个8位无符号整形的矩阵 多通道表示 : 第一个维度是高度,第二个维度是高度,第三个维度是通道 表达方式: 高度×宽度×通道数,H×W×C 深度学习: C×H×W (就是...