图像处理小能手：用Python中的OpenCV调整图像大小 Python中，我们使用OpenCV库可以轻松实现图像的灰度化。本文将详细介绍如何使用Python中的OpenCV库将图像转化为灰度图，并给出实际的代码示例。利用OpenCV库将图像转化为灰度图 在OpenCV中，我们可以使用cv2.cvtColor()函数来将彩色图像转化为灰度图。cv2.cvtColor(src, cod...
cv2.COLOR_BGR2GRAY :彩色转灰度 cv2.COLOR_GRAY2BGR:单通道转三通道 代码语言:javascript 复制 #导入opencvimportcv2 #读入原始图像,使用cv2.IMREAD_UNCHANGEDimg=cv2.imread("girl.jpg",cv2.IMREAD_UNCHANGED)#查看打印图像的shape shape=img.shapeprint(shape)#判断通道数是否为3通道或4通道ifshape[2]==3or ...
代码实现 OpenCV中有一个模块是彩色图像转为灰度图像的,基于API是cvtCOLOR,我这里就直接裸奔了一下,其实更好的方法应该是基于查找表与像素映射,可以获得极高速度优势!我这里就简单的用python演示了一下,代码实现如下: import cv2 as cv import numpy as np def lut(weight): lut = [] for i in range(256):...
该函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间,其中,RGB是指Red、Green和Blue,一副图像由这三个通道(channel)构成;Gray表示只有灰度值一个通道;HSV包含Hue(色调)、Saturation(饱和度)和Value(亮度)三个通道。在OpenCV中,常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR...
求RGB和YUV颜色空间的变化关系,建立亮度Y与RGB三个颜色分量的对应关系:Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B,以这个亮度值表达图像的灰度值。OpenCV的cvtColor函数,可以直接完成灰度化操作。 上面平均法简单修改一下,即可实现加权平均法: importcv2importnumpyasnp# 读取彩色图像input_image=cv2.imread('...
灰度反转是一种线性变换,是将某个范围的灰度值映射到另一个范围内,一般是通过灰度的对调,突出想要查看的灰度区间。 $$ S = L -1-r (r \subset [0,L-1]) $$ 比如在以下胸片图像中提取白色絮状形状,在黑色背景下看的不太明显,就可以使用灰度反转增强图像的可视化效果。
Opencv自带了这种转换函数, 我们可以在用imread()函数读取时设置第二个参数为0,就可以直接得到彩色图像的灰度图; Mat src0 = imread("C:\\Users\\32498\\Pictures\\16.png",0); 1. 也可以先把彩色图像读进来,然后使用cvtColor函数进行转换得到它的灰度图。
在OpenCV中,可以使用`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像。具体步骤如下:1. 读取彩色图像:```pythonimport cv2image = cv2.i...
第二种方式,可以通过 split 进行通道分离,或者叫做读取单个通道,也可以将一个彩色图像分离成 3 个单通道的灰度图像 今天要学习的方法,是通过一个叫做cvtColor的方法实现该操作。 cv2.cvtColor()方法用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。 OpenCV 提供了 150 多种 color-space 转换方法。多到用不过来~ ...
OpenCV转灰度图像特别简单,只需调用函数cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 即可。 小生就不赘言了,直接上案例(*^▽^*)。 2. 例子 2.1 Code 1importcv22importnumpy as np3importtorchvision.transforms as transforms456defcv2_BGR2Gray():7#=== 读取图片 ===8#图片路径,相对路径9image_path ="./...