在OpenCV中,可以使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。转换时,OpenCV会应用一定的算法(如加权平均法)来计算每个像素的灰度值。转换后的灰度图像将只包含一个通道的数据,可以显著降低图像的数据量和处理复杂度。 也可以自行采用计算公式:Y=0.2126R+0.7152G+0.0722*B,RGB分别为彩色图像的三通阀哦。 2.2 BG...
与IplImage的转换类似,不复制数据,只创建矩阵头。 例: // 假设Mat类型的imgMat图像数据存在 CvMat cvMat = imgMat; 二、CvMat类型与IplImage类型:“图像”类型 在openCV中,Mat类型与CvMat和IplImage类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和...
cv2.destroyAllWindows() 2、图像的类型转换 #coding=utf-8importcv2"""图像类型转换,比如彩色图像转换为灰度图像 BGR图像转换为RGB 灰度图像转换为BGR 等等"""#彩色转换为灰度#def zh_ch(string):#return string.encode("gbk").decode(errors="ignore")# # #a = cv2.imread("E:\\image\\lenacolor.png"...
把一个矩阵从一种数据类型转换到另一种数据类型,同时可以带上缩放因子和增量,公式如下: m(x,y)=saturate_cast<rType>(alpha*(*this)(x,y)+beta); 由于有数据类型的转换,所以需要用saturate_cast来处理数据的溢出。 normalize归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要...
在OpenCV内,我们使用cv2.cvtColor()函数实现色彩空间的变换。该函数能够实现多个色彩空间之间的转换。其语法格式为: dst = cv2.cvtColor( src, code [, dstCn] ) 式中: ● dst表示输出图像,与原始输入图像具有同样的数据类型和深度。 ● src表示原始输入图像。可以是8位无符号图像、16位无符号图像,或者单精度浮...
是指在使用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉任务时,将不同类型的点数据进行转换的操作。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,支持多种编程语言。 在OpenC...
在opencv当中,我们可以通过API,对图像数据类型进行转换,以及对数据的取值空间范围进行转换。 它们分别要用到的API: convertTo normalize 这里分别对它们进行解释 convertTo convertTO 数据类型转换 本文采用了第一种传参方式 共2个参数 第1个参数 输入 第2个参数 将要转换的数据类型(查阅文档可知) ...
在OpenCV中,Mat对象用于存储图像数据,它包含了图像的像素值以及其他相关信息。Mat对象支持多种数据类型,这些数据类型决定了像素值的表示范围和精度。OpenCV提供了多种方式来转换Mat对象的数据类型,以下是一些常用的转换方式: 1. 理解OpenCV Mat类型及其常用数据类型 OpenCV中的Mat对象可以存储多种数据类型,包括但不限于...
在opencv中,图像不是传统的RGB颜色通道,而是按BGR顺序存储的。 img_BGR = cv2.imread('citrus-fruit-colorful-delicious-2146386.jpg') print(type(img_BGR)) # numpy.ndarray类型可以用numpy对图像进行各种操作 print(img_BGR.dtype) # 图像数据类型,一张图片的像素值范围是[0,255], 因此默认类型是unit8 pri...
而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系。实际上,CvMat之上还有一个更抽象的基类---CvArr,这在源代码中会常见。在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的。 三种...