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...
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...
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...
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 b= img[:,:,0] g = img[:,:,1] r = img[...
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。
1. 学习目标图像理解图像读取与显示2. 灰度图像 —— 单通道1. 人眼中的灰度图像 2. 计算机中的灰度图像[[ 72 72 71 ... 151 154 156] [ 75 73 69 ... 152 155 158] [ 78 73 66 ... 152 157 160] ... [ 94 94 94 .…
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...
1.opencv里的mask都是为uin8类型的单通道阵列 2.泛洪填充算法也叫漫水填充算法。opencv的floodFill函数原型: floodFill(image, mask, seedPoint, newVal[, loDiff[, upDiff[, flags]]]) -> retval, image, mask, rect image参数表示输入/输出1或3通道,8位或浮点图像。
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...
一、了解图像的存储形式 首先得了解下图像在计算机中存储形式:(为了方便画图,每列像素值都写一样了) 1.灰色图像 对于只有黑白颜色的灰度图,为单通道,一个像素块对应矩阵中一个...