cv2.waitKey(0)会等待用户按下任意键后关闭图像窗口。 转换为灰度图 接下来,我们将图像转换为灰度图。在图像处理中,灰度图是一种只包含灰度级别信息的图像,每个像素的灰度级别介于 0 到 255 之间。可以使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图: importcv2# 加载图像img=cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度...
# 导入OpenCV库importcv2# 读取彩色图像image=cv2.imread('path_to_your_image.jpg')# 检查图像是否成功加载ifimageisNone:print("图像加载失败,请检查路径!")else:# 将图像转换为灰度图gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 保存灰度图像cv2.imwrite('gray_image.jpg',gray_image)print("灰度...
using namespace std; //加载图片并显示灰度图 void loadGrayImg() { Mat src = imread("D:\\images\\1.jpg"); if (src.empty()) { cout <<"could load image..." << endl; } namedWindow("window1",CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("window1",src);//显示原图 //灰度图 Mat grayImg; cvtColo...
imshow(“原图”,srcImage); imshow(“变换图”,dstImage); waitKey(0); return 0; }
#0代表灰度图形式打开,1代表彩色形式打开 img=cv2.imread('split.jpg',1)print(img.shape)#print(img)打印图像的数组 显示图像cv2.imshow() 代码语言:javascript 复制 cv2.imshow() 参数说明: 参数1 :窗口的名字 参数2 :图像数据名/变量名 代码语言:javascript ...
三 借用OpenCV进行判断是否为灰度图 一 首先介绍下OpenCV这个库的基本情况 首先介绍一下OpenCV,它提供了一个操作图像和矩阵的数据结构.此数据结构具有许多实用属性和方法,此外还有先进的内存管理模型.OpenCV能够在多种平台下运行,Home首先介绍一下OpenCV,它提供了一个操作图像和矩阵的数据结构.此数据结构具有许多实用属性...
那么,OpenCV是如何将图像从BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间,进而得到图1所示的灰度图呢?答案就是OpenCV中的cvtColor函数。cvtColor函数用于转换图像的色彩空间,该函数的原型如下: 代码语言:javascript 复制 cvtColor(src,code[,dst[,dstCn]])->dst 参数说明: ...
接下来就看看OpenCV是怎么讲灰度图转换成彩色图的,首先读入一张灰度图(就是刚刚保存的),注意应设置flags为0,代表输入的是灰度图。 img_gray = cv2.imread(r'..\image\gray4.jpg', flags = 0) 然后将其转化成彩色图: img2 = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) ...
最大值法:将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。 图片 平均值法:将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。 图片 加权平均法:根据人眼对R,G,B三通道的敏感度,按照一定权值进行加权平均得到灰度值。 图片 浮点灰度法:将红、绿、蓝三个颜色通道乘以不同的浮点数权重,其中 RGB 的权重总和...