其中1 为blur ;2 为高斯滤波 ;3 为平均滤波 img1 = cv2.imread('lenaNoise.png') blur1 = cv2.blur(img1, (3, 3)) blur2 = cv2.boxFilter(img1, -1, (3, 3), normalize=True) # 方框滤波 (当normalize(归一)的参数给True时结果和均值滤波一样,为False时取255) blur3 = cv2.GaussianBlur(im...
// 计算 135 度灰度共生矩阵 void getGLCM135(VecGLCM &src, VecGLCM &dst, int imgWidth, int imgHeight); private: int m_grayLevel; // 将灰度共生矩阵划分为 grayLevel 个等级 }; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23....
使用OpenCV的cv2.imread函数读取灰度图像,并确保以灰度模式读取。 python import cv2 # 读取灰度图像 gray_image = cv2.imread('path_to_gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 创建一个空的彩色图像模板: 使用NumPy库创建一个与灰度图像尺寸相同的全零数组,形状为(height, width, 3),表示这是一个彩色图像...
# 将图像转换为灰度图gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 1. 2. 这段代码中,cv2.cvtColor函数将BGR图像(OpenCV默认格式)转换为灰度格式。 第四步:将灰度图转换为16位表示 现在,我们需要将灰度图从8位转换为16位。使用以下代码: # 将灰度图转换为16位表示gray_image_16bit=gray_image.astype...
在使用Python的OpenCV库进行图像处理时,有时候需要将一张灰度图转换为3通道图像。灰度图是指每个像素点只有一个像素值,而3通道图像是指每个像素点具有三个通道的像素值,常用于彩色图像。 解决方案 OpenCV提供了简单的方法来将灰度图转换为3通道图像。我们可以使用cv2.cvtColor()函数将灰度图像转换为BGR或RGB图像。接...
1,RGB图像转与灰度图相互转换 从视觉角度来看rgb图像是有色彩的,而灰度图则只有255种灰色。 从矩阵来看,rgb是个三维矩阵--三个二维矩阵落在一起,一层是R一层是G一层是B。灰度图是个二维矩阵。 从rgb图像转换为灰度图很容易:rgb2gray(f) 一个函数搞定。至于原理是什么,没时间管它因为暂时用不着,感兴趣的有时...