将图片转为灰度图 import cv2 #opencv读取的格式是BGR img=cv2.imread('cat.jpg') # 将图片转为灰度图像操作 img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray.shape 1. 2. 3. 4. 5. 计算灰度平均值 将图片转化为numpy,然后利用numpy中的mean函数求图片平均灰度。下面img为灰度转换后的灰度...
OpenCV:默认读取彩色图像,可以通过参数指定灰度图像。 PIL:可以读取彩色图像和通过参数转换为灰度图像。 matplotlib:可以读取彩色图像和通过参数指定灰度图像。 imageio:可以读取彩色图像和通过参数转换为灰度图像。 显示图像: OpenCV:使用cv2.imshow()显示图像。 PIL:使用image.show()显示图像。 matplotlib:使用plt.imshow...
基于这个原理,我们可以给出彩色图像灰度化的本质:R=G=B,即红绿蓝三通道的像素值相等,此时,彩色图就表现为灰度图,而这个过程,就叫做彩色图像的灰度化。 如图Fig.1所示,左侧位32bgra彩色图,右侧为对应的灰度图,该灰度图算法来自Photoshop“去色”命令。 (a)32位彩色图 (b)32位灰度图 Fig.1 彩色图像灰度化示...
假设存储的是mask灰度图 cv2.imwrite("test.png", mask )cv2.imread("test.png", cv2.IMREAD_GRAYS...
im=ImageEnhance.Contrast(im).enhance(1.5)#enhance()的参数factor决定着图像的对比度情况。从0.1到0.5,再到0.8,2.0,图像的对比度依次增大.0.0为纯灰色图像;1.0为保持原始 im=im.convert('L') #灰度图转换 im=denoising(im) #图片去噪 im=binarizing(im,200) #图片二值化 ...
im=ImageEnhance.Contrast(im).enhance(1.5)#enhance()的参数factor决定着图像的对比度情况。从0.1到0.5,再到0.8,2.0,图像的对比度依次增大.0.0为纯灰色图像;1.0为保持原始 im=im.convert('L') #灰度图转换 im=denoising(im) #图片去噪 im=binarizing(im,200) #图片二值化 ...
假设存储的是mask灰度图 cv2.imwrite("test.png", mask )cv2.imread("test.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)可以发现值没有变化，主要是存储格式要改为png格式 你
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importcv2# 加载图像img=cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 保存灰度图cv2.imwrite('gray_image.jpg',gray_img) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 总结 本文介绍了如何使用 Python 的 OpenCV 库将图像转换为灰度图并保存。通过cv2.cvtColor...
下面是保存灰度图的实现流程: 接下来,我们将逐步介绍每个步骤的具体实现。 步骤1 - 加载图像 在Python中,我们可以使用第三方库OpenCV来加载图像。首先,确保你已经安装了OpenCV库。然后,使用以下代码加载图像: importcv2# 加载图像image=cv2.imread('image.jpg') ...