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, code) -> dst 该函数接受两个参数：原始图像src这个src就是我们使用cv2.imread()读取出来的图像数据。转换的颜色空间code对于灰度图转换，我们将颜色空间参数设置为cv2.COLOR_BGR2GRAY 实例代码 import cv2# 读取彩色图像imag...
结果证明了,原来 code 参数的 输入 不管是cv2.COLOR_BGR2RGB、cv2.COLOR_BGR2GRAY,或是其他 颜色转换空间(color space conversion),均是 int 型的: 代码语言:javascript 复制 4 <type 'int'> 6 <type 'int'> 颜色空间转换探究 于是我另外编写了一小段代码,探究哪些整数可以作为 cv2.cvtColor 中code 参数的...
使用cv.cvtColor 将原图转换为 YCrCb 类型; 显示YCrCb 类型图像。 import cv2 as cv def color_space_demo(): img = cv.imread('./images/butterfly.jpg') cv.imshow('Original Image', img) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow('HSV Image', hsv) ycrcb = cv.cvtColor(img, cv...
img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理 img_GRAY = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #BGR转HSV img_HSV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HSV) #BGR转YCrCb img_YCrCb = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) #BGR转HLS img_HLS = cv2.cvt...
1、主要函数cvtColor()介绍 彩图灰度化要用到cv2.cvtColor() 颜色转换函数 cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 ); 1. . InputArray src: 输入图像即要进行颜色空间变换的原图像,可以是Mat类 . OutputArray dst: 输出图像即进行颜色空间变换后存储图像,也可以Mat类 ...
cv2.cvtColor()。只需传递你想要的BGR值,而不是传递图像。例如,要查找绿色的HSV值, 请在Python终端中尝试以下命令: green = np.uint8([[[0,255,0]]]) hsv_green = cv2.cvtColor(green, cv2.COLOR_BGR2HSV) print(hsv_green) # [[[ 60 255 255]]] ...
1.cv2.cvtColor(input_img,flag) 参数1是要转换的图像 参数2是转换类型 例如:cv2.COLOR_BGR2HSV (RGB->HSV) cv2.COLOR_BGR2GRAY(RGB->灰度图),常用 importcv2importnumpy as np img= cv2.imread('timg5.jpg') img1=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...
cv2.waitKey(0) 首先读取工程目录下的图片test.jpg,然后调用cvtColor函数将原图转为灰度图,再调用cvtColor函数将原图转为HSV图,最后将3幅图片显示出来。 运行实例,结果如图所示。 2.截取图像 2.1切片和索引 现在我们把磁盘上的一幅图片文件读到内存中,比如: ...
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。
cv2.cvtColor()用来实现类型转换,比如BGR==>HSV或者BGR==>GRAY等等,下面的物体跟踪就是基于HSV值来做的。 cv2.inRange()在这里主要是用来根据设定阈值范围生成掩模,根据掩模再与原图像进行按位与运算。为了查找方便,附上各个颜色与其对应的HSV值: image.png ...