对于BRG到Gray的转换,flag为cv2.COLOR_BGR2GRAY;对于BGR到HSV的转换,flag为cv2.COLOR_BGR2HSV。 注意:在OpenCV的HSV格式中,H(色彩/色度)的取值范围是[0,179],S(饱和度)的取值范围[0,255],V(亮度)的范围是[0,255],但是不同的软件使用的值可能不同,需要对比归一化; 下面看
cv2.COLOR_BGR2GRAY)#获取图像高度和宽度height = grayImage.shape[0]width = grayImage.shape[1]#...
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img_read_as_color = cv2.imread(sample, cv2.IMREAD_COLOR) img_RGB_to_grayscale = cv2.cvtColor(img_read_as_color, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_BGR_to_grayscale = cv2.cvtColor(img_read_as_color, cv2.COLOR_BGR2GRAY) plt.imshow(img_read_as_grayscale) plt.title('img_read_as_grayscale') p...
shape) == 2: imgArray[x] = cv2.cvtColor(imgArray[x], cv2.COLOR_GRAY2BGR) hor= np.hstack(imgArray) ver = hor return ver # 进度条回调函数 """ @param val: 用户选择的当前进度条的数值 """ def onValueChanged(val): # print("val: ", val) pass # 颜色检测 path = "Resources/lambo...
color_space_demo() 7.1.2 结果 在这里插入图片描述 7.2 色彩空间转换不可逆实例 7.2.1 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 GRAY 类型; 显示GRAY 类型图像; 使用cv.cvtColor 将第三步转换的图片逆转为 BGR;
back_sample = cv.cvtColor(gray, cv.COLOR_GRAY2BGR) # 变回去 src[30:390, 80:400] = back_sample cv.imshow('sample', src) cv.waitKey(0) 运行效果如下: 2. 彩色图像和二值图像的泛洪填充 泛洪填充:将指定颜色从指定位置开始填充一个连通区域,此时的连通性由像素值的接近程度来衡量。
cv2.COLOR_HSV2BGR:HSV 转 BGR cv2.COLOR_BGR2GRAY:RGB 转 GRAY 在OpenCV 中,图像的默认色彩空间通常是 BGR(蓝、绿、红),与 RGB 的差别仅在于通道顺序。 cv2.cvtColor() 接收3个参数。 cv2.cvtColor(src, code[, dstCn]) -> dst src:要处理的图像。 code:色彩空间转换代码,比如 cv2.COLOR_BGR2HSV...
对图像进行处理:gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)、blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) 显示图像:cv2.imshow("Image", img)、cv2.waitKey(0) 保存修改后的图片:cv2.imwrite('output_file_name', img) 示例代码: ...
COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像 接下来,我们使用高斯模糊来模糊图像,以减少噪声和细节: blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) 高斯模糊是一种常用的图像平滑技术,通过将像素邻域的强度平均化来减少噪声。我们使用一个5x5的核来进行模糊处理。接下来,我们使用Canny边缘检测来检测图像中的边缘。Canny...