色彩空间转换函数:cvtColor COLOR_BGR2GRAY = 6 //6彩色到灰度 COLOR_GRAY2BGR = 8 //8灰度到彩色 COLOR_BGR2HSV = 40 //40BGR到HSV COLOR_HSV2BGR = 54 //54HSV到BGR 1. 2. 3. 4. GRAY:指灰度,只有一个参数灰度值Channel BGR:指BGR颜色空间,以红绿蓝三基色(0~255)为基础,叠加形成各种颜色 ...
先打印img2的shape看看,确保这是彩色图 print(img2.shape) 1. 输出(256, 256, 3),可以确定这就是彩色图了。那它是如何转化的呢,我一开始的想法是:这应该是一个查表的操作,灰度图中的0-255每一个值都对应三个(R,G,B)的值,对应关系可以由某个公式计算出来。事实比这个还简单。我将每一个通道的值都...
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...
一、颜色空间转换 importcv2importnumpy as np img = cv2.imread('lena.jpg') #转换成灰度图img_gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('gray', img_gray) cv2.waitKey(0) 颜色转换其实是数学运算,如灰度化最常用的是:gray = R* 0.299 + G* 0.587 + ...
opencv3+python3 pycharm+ win7 方法/步骤 1 灰度图除了利用函数和Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100，以及Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114经验公式之外还可用4）R=G=B5）max(R=G=B)6）绿色 人眼对绿色最敏感7）Gray = (R * 38 + G * 75 + B * 15) >> 7进行...
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。
opencv-python-学习笔记八(颜色空间转化和目标跟踪) 1.颜色空间转换 OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。但是我们将研究只有两个最广泛使用的,BGR↔Gray 和BGR↔HSV,BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY , BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV。在HSV空间中,H表示色彩/色度,取值范围 [0,179],S...
我们需要将颜色模式转换为灰度来进行自适应阈值化。自适应阈值的参数有maxValue(在上面的示例中设置为255)、adaptiveMethod、thresholdType、blocksize和C。这里使用的自适应方法有两种:adaptive_threshold_mean_c和adaptive_threshold_gaussian_c。让我们通过下方代码对比自适应阈值化的不同结果。
本文将对每种方法 简单介绍一下，并借助于 Python 、OpenCV 进行代码实现，提前说一下哈，下面处理的图像对象都是单通道灰度图，不是三通道彩色图！1，线性变换 线性变换的原理是对所有像素值乘上一个扩张因子 ，像素值大的变得越大，像素值小的变得越小，从而达到图像增强的效果，这里利用 Numpy 的数组进行操作...