在opencv4是版本中,如果用老的opencv的代码,如 cvtColor(src, grayImg, CV_RGB2GRAY); 1. 则会出现报错,是因为opencv更新后的版本问题 解决方法1: 将上述代码改为: cvtColor(src, grayImg, COLOR_RGB2GRAY); 1. 解决方法2: 加入头文件: #include <opencv2\imgproc\types_c.h> 1....
OpenCV 4.1,cv::cvtColor函数提示:“CV_RGB2GRAY”: 未声明的标识符。 原因:缺少头文件opencv2/imgproc/types_c.h 解决:直接添加头文件即可。 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/types_c.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/types_c.h> int main() {...
cv::cvtColor(img, img, COLOR_RGB2GRAY);//进行,灰度处理 medianBlur(img, img, 5);//中值滤波 threshold(img, dst1, 127, 255, THRESH_BINARY);//阈值分割 adaptiveThreshold(img, dst2, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);//自动阈值分割,邻域均值 adaptiveThreshold(img, dst3, 2...
opencv中彩色图转换成灰度图rgb2gray imread函数读入图像: 只需要将imread的第二个参数置为0即可。 Mat imread(const string& filename, intflags=1 ); 第一个参数是载入图片名,第二个参数是int类型的flags,为载入标识,它指定一个加载图像的颜色类型。自带缺省值1。 enum { /* 8bit, color or not */ CV_...
首先是RGB2GRAY,也就是彩色图转灰度图的算法。RGB值和灰度的转换,实际上是人眼对于彩色的感觉到亮度感觉的转换,这是一个心理学问题,有一个公式:Grey = 0.299R + 0.587G + 0.114B。直接计算复杂度较高,考虑优化可以将小数转为整数,除法变为移位,乘法也变为移位,但是这种方法也会带来一定的精度损失,我们可以根据...
参数:src[要转换的源图片, 可以是uint8、uint16或float等]dst[转换后的目标图片]code[转换标识符, 具体见备注1]返回:dst[转换后的目标图片]备注1:RGB与GRAY转换的标识有[CV_BGR2GRAY, CV_RGB2GRAY, CV_GRAY2BGR, CV_GRAY2RGB]RGB与CIEXYZ.Rec的转换标识有[CV_BGR2XYZ, CV_RGB2XYZ, CV_XYZ2BGR, CV...
cvtColor( src, src_gray, CV_RGB2GRAY ); /// 创建一个窗口显示图片 namedWindow( window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE ); /// 创建滑动条来控制阈值 createTrackbar( trackbar_type, window_name, &threshold_type, max_type, Threshold_Demo ); createTrackbar( trackbar_value, window_name, &threshold_value...
(refer,referG,CV_RGB2GRAY);for(inti=0;i<256;i++){intd=255,minD=255,minRow,minCol;for(intj=0;j<refRows;j++){for(intk=0;k<refCols;k++){CvScalar s=cvGet2D(referG,j,k);d=abs(s.val[0]-i);if(d<minD){minD=d;minRow=j;minCol=k;}if(!d)break;}if(!d)break;}CvScalar...
openCV中有个色彩类型转换函数,其中转换为灰度图(cv.COLOR_RGB2GRAY)出现频率非常高,是其他操作的基础,色彩类型转换函数: cv.cvtColor (src, dst, code, dstCn = 0) src: 原始图像 dst: 输出图像 code: 色彩空间转换码,灰度图为cv.COLOR_RGB2GRAY,其他类型可查api文档 ...
cimage = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) # 输入图像 方法 走步长 最小距离 边缘提取的低值 circles = cv.HoughCircles(cimage, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) circles = np.uint16(np.around(circles)) # 把circles包含的圆心和半径的值变成整...