用split函数将RGB图像三个通道分离,并存放到mv中,其中mv[0],mv[1],mv[2] 分别代表BGR的数据,此时分离成功,若要显示单个通道中的颜色(比如显示B通道的颜色),不能直接imshow(因为mv[0]此时是单通道,单通道显示为灰度图像),要将它转换成三通道在显示。方法:将G通道和R通道的数据清零,再将三个通道通过merge函数...
但是这样读进来的灰度图像是单通道的,灰度图像本身就是单通道的,而用cv2.imread读入的灰度图像默认是三通道的,我后面会做mser的文本检测,单通道的检测率很低,这也是我发现的一个trick吧,可能mser对彩色图像的检测效果比较好,所以对灰度图像也得变成三通道的才更好。这就需要我们自己把它变成三通道的去检测。 所以...
BGR↔GRAY将三通道彩色图像转换为了单通道灰度图像,信息传递存在损失。 当三通道彩色图像转换为了单通道灰度图像,信息损失,不可逆转为三通道彩色图像。 7.3 色彩空间转换可逆实例 7.3.1 代码 彩色图像模式读取图片; 显示读取的原图; 使用cv.cvtColor 将原图转换为 HSV 类型; 显示HSV 类型图像; 使用cv.cvtColor 将...
如果直接用 imshow 显示返回的单通道对象,将被视为 (width, height) 形状的灰度图像显示。 如果要正确显示某一颜色分量,需要增加另外两个通道值(置 0)转换为 BGR 三通道格式,再用 imshow 才能显示为拆分通道的颜色。 cv2.split() 操作复杂耗时,可以直接使用 NumPy 切片得到分离通道。 6.4 根据注意4 分离后显示...
2、索引方式通道分离 另外一种方法是利用numpy数组的切片或索引操作,比如用img[:,:,0]分离出0通道或b通道,img[:,:,1]对应g通道,img[:,:,2]对应r通道,如果有img[:,:,3]则对应alpha通道。 if img.shape[2]==3:#如果是3通道,分离出3个图像实例 ...
'''target=cv2.imread(hx)template=cv2.imread(bg,0)# 读取到两个图片,进行灰值化处理target=cv2.cvtColor(target,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 转化到灰度target=abs(255-target)# 返回绝对值target=cv2.cvtColor(target,cv2.COLOR_GRAY2RGB)# 单通道转3通道template=cv2.cvtColor(template,cv2.COLOR_GRAY2RGB)resul...
mask:可以是单通道8bit灰度图像,也可以是矩阵,一般为二值化后的图像 cv2.inRange 函数原型:inRange(src, lowerb, upperb, dst=None) 函数返回值:二值图像 src:输入原图,可以为单通道灰度图像,也可以为3通道彩色图像 lowerb:像素值区间下限 upperb:像素值区间上限 ...
傅里叶变换只能用于单通道图像 对于常规的三通道图像,需要进行变换和处理 2. 图像通道的分离与合并 importnumpyasnp;importcv2;#导入opencv模块image=cv2.imread("/home/zje/Pictures/lena.jpeg");#读取要处理的图片B,G,R=cv2.split(image);#分离出图片的B,R,G颜色通道zeros=np.zeros(image.shape[:2],dtype...
前面章节已经提到过了单通道的灰度图像在计算机中的表示,就是一个8位无符号整形的矩阵。在OpenCV的C++代码中,表示图像有个专门的结构叫做cv::Mat,不过在Python-OpenCV中,因为已经有了numpy这种强大的基础工具,所以这个矩阵就用numpy的array表示。如果是多通道情况,最常见的就是红绿蓝(RGB)三通道,则第一个维度是高...