GRAY:灰度图像,其中灰度值由0-255构成八位二进制数。 RGB图像转化为Gray图像的公式如下: ①:不同的RGB色彩通道对应了不同的权值总和为1 Gray图像转化为RGB图像的公式如下: 1.2 XYZ色彩空间 XYZ:一种便于计算的色彩空间。 XYZ图像转化为RGB图像的公式如下: 反之: 1.3YCrCb色彩空间 YCrCb:一种更能描述人眼视觉的...
即对数变换可以拓展低灰度值而压缩高灰度级值,让图像的灰度分布更加符合人眼的视觉特征。 假设r≥0,根据上图中的对数函数的曲线可以看出:对数变换,将源图像中范围较窄的低灰度值映射到范围较宽的灰度区间,同时将范围较宽的高灰度值区间映射为较窄的灰度区间,从而扩展了暗像的值,压缩了高灰度的值,能够对图像中低...
在程序的早期,我使用gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)从 RGB 转换为灰度,但返回时我很困惑,函数backtorgb = cv2.cvtColor(gray,cv2.CV_GRAY2RGB)给出: AttributeError:“模块”对象没有属性“CV_GRAY2RGB”。 下面的代码似乎没有以绿色绘制轮廓。这是因为它是灰度图像吗?如果是这样,我可以...
直接转成了1通道灰度图喂进去神经网络不行,因为只有1通道,必须经过如下的处理; image_np=cv2.cvtColor(image_np,cv2.COLOR_GRAY2BGR) AI代码助手复制代码 上面代码可以得到3通道灰度图,就是把灰度图的1通道复制三遍,然后就可以喂进网络了: 红外图像和灰度图像本身就不是在同一分类标准下得到的概念。 红外图像是...
OpenCV 将灰度图转为彩色图 使用opencv将一幅灰度图转为彩色图。 使用函数:cvtColor(); 1Mat imgGray= imread("gray.jpg",0);2Mat imgRGB;3cvtColor(imgGray, imgRGB, COLOR_GRAY2RGB); 说明:输入图像gray.jpg是单通道,8bit图像。 如此简单的过程,还折腾了一会,主要原因是:...
基本灰度变换函数 图像反转 图像反转的计算公式很简单: s=L−1−r 其中L代表图像的灰度范围是[0, L - 1];我们通常讨论的是8bit图,也就是灰度级别L=256;这种处理很简单,它特别适用于处理图像暗色区域的白色或者灰色细节,尤其是黑色面积在图像上占据主导地位时。
1. 图片灰度化; 2. 遍历Mat,统计各灰度级的像素个数; 3. 根据opencv画点线函数,绘制坐标轴及像素分布图 源码(编译环境:VS2017+OpenCV) 补充:三通道直方图(即RGB彩色图象直方图在后面) 1#include <iostream>2#include <string>3#include <algorithm>4#include <opencv2/opencv.hpp>5#include <opencv2/imgpro...
首先看看彩色图是怎么转换成灰度图的,先读入照片 import cv2 import numpy as np img_rgb = cv2.imread(r'..\image\lena_rgb.jpg') 这里采用了三种方式将RGB图像装换成灰度图。第一种是根据公式GRAY=0.3*R+0.59*G+0.11*B: #第一种 GRAY=0.3*R+0.59*G+0.11*Bimg_gray=img_rgb[:,:,0]*0.11+img...
转换灰度图代码如下: importcv2# pathpath='./7_1.jpg'# 读取图片src=cv2.imread(path)# 图片展示窗口名称window_name='Image'# BGR 转换成灰度图image=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow(window_name,image)cv2.waitKey() 20210101142403929[1].png ...
因此,一副灰度图能展示丰富的细节信息,如图1所示。 2. 从RGB/BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间 不难发现,上一篇文章中的彩色花朵图与图1其实是一副图像,只是前者是彩色图像,后者是灰度图像。从这一点可以看出,同一副图像,是可以从一个色彩空间切换到另一个色彩空间的,OpenCV把这个转换过程称为色彩空间类型转换。