接下来,我们需要将彩色图像的三个通道(红、绿、蓝)分离出来,可以使用cv2.split()函数来实现。 # 分离通道b,g,r=cv2.split(image) 1. 2. 上述代码中,我们使用cv2.split()函数将图像分离成红、绿、蓝三个通道,并将它们分别赋值给变量b、g、r。 3.3 计算单通道图像 接下来,我们需要根据需要计算单通道图像。
可以看出,opencv的python接口同样是采用numpy.ndarray类型存储像素值,存储方式依然是【height,width,channel】,此种存放模式方便图像像素值索引,如【0,0】可直接调用三个通道的数据。 1. 虽然打开的同样一个图像,但是在用 matplotlib读取的时候与cv2读取,在【0,0】处的像素值是不同的,原因是opencv读图像的时候,像素...
import cv2 img_rgb = cv2.imread('image.png') print(img_rgb.shape) (196,256,3) 因此,即使我查看的图像是灰度图像,我仍然有 3 个颜色通道。我意识到我必须做一些代数运算才能将这 3 个通道转换为 1 个单通道。 我已经尝试过线程“ How can I convert an RGB image into grayscale in Python? ”...
importcv2 img=cv2.imread('seu200.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imwrite("seu.png",img) 三通道位深度24,单通道为8,32是RGBA,还有个透明度
【单通道图】 转化为 【普通三通道图】 第一种方法:stacked_img = np.stack((gray_img,)*3, axis=-1) 第二种方法:img = cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_GRAY2RGB) 【单通道图】 转化为 【RGB图】 opencv、PIL都不支持,需要使用上色算法
cv.imshow("second_red", r)#其中cv.imshow("second_red", r)可表示为r = cv2.split(src)[2]#三个单通道合成一个三通道图片src =cv.merge([b, g, r]) cv.imshow('changed_image', src)#修改多通道里的某个通道的值src[:, :, 2] =0 ...
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 将第三步转换的图片逆转为 BGR; ...
cv2.waitKey(0) elif img.shape[2]==4:#如果是4通道 b= img[:,:,0] g = img[:,:,1] r = img[:,:,2] a = img[:,:,3] show_img('b',b,-1) show_img('g',g,-1) show_img('r',r,-1) show_img('a',a,-1)
importcv2cap= cv2.VideoCapture(0) ret, image_np =cap.read() AI代码助手复制代码 直接转成单通道的灰度图看看能不能用: #如果后面不写0,那就是默认彩色的# 第一种方式image = cv2.imread('***/timg4.jpg',0)#第二种方式#dst=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)detecotr = TOD() ...