使用cv2.imread()读取BGR图像。 通过cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)进行转换。 这样就可以得到RGB格式的图像。 除了OpenCV,还有其他库可以实现BGR到RGB的转换吗? 是的,除了OpenCV,PIL(Pillow)库也可以实现BGR到RGB的转换。使用PIL时,首先需要将BGR图像转换为PIL格式的图像,然后使用convert("RGB")方法进行...
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。 dstCn:目标通道数,可选。如果要指定通道数,这个值必须是整数。 举...
cv2.imshow('lingdu show img1', img1) img2 = img1[:, :, ::-1] cv2.imshow('lingdu show img2', img2) img3 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.imshow('lingdu show img3', img3) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() cv2.waitKey(1) 运行效果:...
COLOR_BGR2RGB)) plt.tight_layout() plt.show() cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() 在VScode中运行结果如下图所示: VSCode运行结果2 注意:由于python-opencv中彩色图像默认是BGR,matplotlib库中默认是RGB,所以使用matplotlib库显示图像时,需要对原图像(BGR)使用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)函数...
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("img_gray", img_gray) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 需要特别注意的是图片读出来的格式是BGR,不是我们最常见的RGB格式,颜色肯定有区别。
rgb_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 转换为RGB格式 1. 5. 展示图像并确认 使用imshow函数来显示RGB图像: cv2.imshow('RGB Image',rgb_image)# 显示RGB图像 1. 6. 释放窗口资源 最后,使用waitKey和destroyAllWindows函数来释放窗口资源: ...
cv2.COLOR_BGR2RGB 将BGR格式转换成RGB格式 cv2.COLOR_BGR2GRAY 将BGR格式转换成灰度图片 cv2.COLOR_BGR2HSV 从RGB转到HSV夜色空间 看下表 参数3 可选参数。表示输出图像,即转换后的目标图像数据。默认大小与形状同原图像保持一致 参数4 可选参数。用于设置目标图像通道数,默认取值为0,表示由参数1和参数2决定...
gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 显示灰度图像 cv2.imshow("Gray Image",gray_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() RGB到HSV转换 RGB和HSV是常见的彩色空间,在图像处理中广泛使用。HSV颜色空间可以更好地表示颜色的亮度、饱和度和色调。下面是一个使用OpenCV库将RGB图像转换为HSV图像的...
frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) 这会将捕获的帧从 BGR 颜色空间转换为 RGB 颜色空间。Mediapipe 处理 RGB 格式的帧。 results = hands.process(frame_rgb)results = hands.process(frame_rgb) 这使用 Mediapipe Hands 对象处理帧...
importcv2# 读取彩色图像image_color=cv2.imread('image.jpg')# 读取灰度图像image_gray=cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 使用cv2.imread()函数读取图像,第一个参数是图像文件的路径。 如果要读取彩色图像,直接调用cv2.imread()即可。