此外,将彩色图像转换为灰度图像还可以减少计算量,加快处理速度。 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....
cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图片格式转换:BGR(OpenCV) -> Gray plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 支持中文标签 plt.subplot(221), plt.title("1. RGB 格式(mpl)"), plt.axis('off') plt.imshow(imgRGB) # matplotlib 显示彩色图像(RGB格式) plt.subplot(222), plt...
#include <iostream> //#include <opencv2/opencv.hpp> #include "quickopencv.h" using namespace std; //using namespace cv; void QuickDemo::colorSpace_Demo(Mat &image) { Mat gray, hsv; //定义2个矩阵类型的图像 cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV); //转换成hdv (图像转换函数,第三个参数...
生活中大多数看到的彩色图片都是RGB类型,但是在进行图像处理时,需要用到灰度图、HSV、HSI等颜色制式,opencv提供了cvtColor()函数来实现这些功能。 cvtColor函数 此函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间。 首先看一下cvtColor函数定义: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code,...
img_color2 = cv2.cvtColor(img_gray2, cv2.COLOR_GRAY2RGB) surf2 = cv2.SURF(2000, 2) key_points2, features2 = surf2.detectAndCompute(img_gray2, None) 通过比对features1和features2,可以找到两幅图像中最接近的关键点。 用OpenCV 提供的FlannBasedMatcher寻找匹配的特征向量。
img_cvt=cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, img_thr= cv.threshold(img_cvt, 200, 255, cv.THRESH_BINARY) kernel= cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS, (3, 3))#MORPH_CROSS MORPH_RECT MORPH_ELLIPSEdst = cv.erode(img_thr, kernel, iterations=1) ...
1、直方图均衡化的作用,主要就是提高图像的对比度同时均衡化图像的亮度,扩展像素的分布范围,同时使像素值尽量均匀分步。 函数使用: Mat src = imread("lena.jpg", IMREAD_COLOR); cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY); Mat dst; equalizeHist(src, dst); ...
代码清单3-1cvtColor()函数原型1.voidcv::cvtColor(InputArraysrc,2.OutputArraydst,3.intcode,4.intdstCn=05.) src:待转换颜色模型的原始图像。 dst:转换颜色模型后的目标图像。 code:颜色空间转换的标志,如由RGB空间到HSV空间。常用标志及含义在表3-1中给出。
cvtColor(src,hsv,cv::COLOR_BGR2HSV);//BGR转换到HSV色彩空间 imshow("hsv",hsv); cv::Scalarlower_red(0,43,46); cv::Scalarupper_red(10,255,255);//定义红色的HSV范围 Matmask; inRange(hsv,lower_red,upper_red,mask);//通过inRange函数实现二值化 ...
1.使用cvtColor函数将bgr图像转换或输入为YCrCb: Mat result; // Convert BGR image to YCbCr Mat ycrcb; cvtColor(img, ycrcb, COLOR_BGR2YCrCb); 2.将YCrCb镜像拆分成不同的通道矩阵: // Split image into channels vector<Mat> channels; split(ycrcb, channels); 3.使用只有两个参数(输入和输出矩阵)的...