ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)...
最后,你需要保存灰度图像到磁盘: cv2.imwrite('path/to/gray_image.jpg',gray_image) 1. 在上述代码中,你需要将path/to/gray_image.jpg替换为你要保存的灰度图像的路径。 代码示例 下面是完整的代码示例: importcv2# 加载彩色图像image=cv2.imread('path/to/image.jpg')# 将彩色图像转换为灰度图像gray_image...
1.cv2打开和保存图片:分彩色和灰度图两种情况 (1)读入指令为cv2.imread('house.jpg'),cv2.imread('house.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) (2)读入图像为nd.array格式矩阵,注意颜色频道BGR的顺序, (3)保存指令为cv2.imwrite('imgsavename.*',imgname)。 如果显示图像时做了BGR2RGB,则在保存前应该做RGB2BGR,...
在OpenCV中，我们可以使用cv2.cvtColor()函数来将彩色图像转化为灰度图。cv2.cvtColor(src, code) -> dst 该函数接受两个参数：原始图像src这个src就是我们使用cv2.imread()读取出来的图像数据。转换的颜色空间code对于灰度图转换，我们将颜色空间参数设置为cv2.COLOR_BGR2GRAY 实例代码 import cv2# 读取彩色图像imag...
#1、读取图像,并把图像转换为灰度图像并显示 import cv2 im = imread("./image.jpg") #读取图片 im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换了灰度化 cv2.axis("off") cv2.title("Input Image") cv2.imshow(im_gray, cmap="gray") #显示图片 ...
import cv2 as cv 1 2.读取单通道灰度图及处理 #读取图片 color_img = cv.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/New_Study/IMAGE/flower.jpg") print(color_img.shape) cv.namedWindow('color_img',cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow("Flower",color_img) ...
在绘制素描画时，我们首先需要将原图像转化为一幅灰度图，然后通过cv2.GaussianBlur这个函数，用高斯滤波器平滑这张灰度图。完整参数是这样的：GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) -> dst src:输入图像，它可以是单独的任意通道数的图片，但需要注意，图片深度应该为CV_8U,CV_16...
Python的cv2库中自带彩色转灰度的方法,而且非常简单,代码就9行,核心代码就1行。 大题思路就是先读取一张彩色图片,然后在窗口中显示出来,再然后就让cv2处理一下,转换成灰度图像,这时候它是个二维的灰度矩阵,所以,我们想保存得先将它从array转成image,最后在另一个窗口中显示出来,为了避免窗口一闪而过,我们需要加...
如下所示: import cv2 #循环灰度图片并保存 def grayImg(): for x in range(1,38): #读取图片 img = cv2.imread("C:\\Users\\lyl\\Desktop\\new_dahuoji\\img2\\{}.jpg".format(str(x))) GrayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #保存灰度后的新图片 cv2.imwrite("C:\\Users\\lyl...
假设存储的是mask灰度图 cv2.imwrite("test.png", mask )cv2.imread("test.png", cv2.IMREAD_GRAY...