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img = cv2.imread("./image/test2.jpg") res1 = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # or 这两种方式效果一样 (fx=2, fy=2为缩放因子,所以dst为None) height, width = img.shape[:2] res2 = cv2.resize(img, (2*width,2*height), interpolation=cv2.INTER_...
import cv2 as cv def color_space_demo(): img = cv.imread('./images/butterfly.jpg') cv.imshow('Original Image', img) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow('HSV Image', hsv) ycrcb = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2YCrCb) cv.imshow('YCrCb Image', ycrcb) cv.waitKe...
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...
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取原始图像 img = cv2.imread('miao.png') #图像灰度转换 grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #获取图像高度和宽度 height = grayImage.shape[0] width = grayImage.shape[1] ...
importcv2importmatplotlib.pyplotasplt# 添加 matplotlib 库以显示图像# 读取原始图像img=cv2.imread("wenzi.jpg")# 将图像转换成灰度图像gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用中值滤波去除噪声median=cv2.medianBlur(gray,3)# 对图像进行直方图均衡化以增强对比度equalize=cv2.equalizeHist(median)# 使...
我一直认为将图像从彩色转换为灰度很简单:每个像素的强度将是每个颜色通道强度的平均值。但我注意到 cv2.COLOR_RGB2GRAY 和 cv2.COLOR_BGR2GRAY 给出了不同的结果。当我对它们进行试验时,我还发现它也不同于每...
import cv2 import time cap = cv2.VideoCapture(0)while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read()gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, gb = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_BINARY) gb = cv2.bitwise_not(gb)contour,hier = cv2.findContours(gb,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN...
OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。但是我们将研究只有两个最广泛使用的,BGR↔Gray 和BGR↔HSV,BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY , BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV。在HSV空间中,H表示色彩/色度,取值范围 [0,179],S表示饱和度,取值范围 [0,255],V表示亮度,取值范围 [0,255]。但是...
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0) a=a+1 if a%5==0: cv2.imwrite("1.jpg", frame) firstframe=cv2.imread("1.jpg") firstframe= cv2.cvtColor(firstframe, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...