gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("gray", gray) hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow("hsv", hsv) yuv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2YUV) cv.imshow("yuv", yuv) ycrcb = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2YCrCb) cv.imshow("ycrcb", ycrcb...
import numpy as np # 分通道计算每个通道的直方图 hist_b = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) hist_g = cv2.calcHist([img], [1], None, [256], [0, 256]) hist_r = cv2.calcHist([img], [2], None, [256], [0, 256]) # 定义Gamma矫正的函数 def gamma_tra...
[1, 1, 3]], np.float32) dsta = src1a + src2a print('整数加法:\n', dsta) add_func = cv2.add(src1a,src2a,dtype= cv2.CV_32F) print('add函数:\n',add_func) #对于OpenCV中的函数的C++API,如果输入参数是Mat,则该函数的Py thon API输 #入参数就是对应的ndarray,所以对于矩阵的运算可以...
dst = cv2.divide( src1, src2[, dst[, scale[, dtype]]] ):第1个和第2个位置参数都是图像对象,可选参数scale参数指定src1的放大倍数,dst=saturate(src1*scale/src2); dst = cv2.divide( scale, src2[, dst[, dtype]] ):第1个位置参数为数值类型,第2个位置参数为图像对象,dst=saturate(scale/...
importcv2ascv importnumpyasnp 解释:这个是因为OpenCV在python语言中的所有图像数据都是以numpy的数组形式组织存储。所以必须安装numpy依赖支持,导入以备后用。 加载与现实图像 src=cv.imread("D:/images/lena.jpg") cv.namedWindow("input",cv.WINDOW_AUTOSIZE) ...
#cv2.imwrite('./process/gray.jpg', gray) 这是因为裁剪点有时候会落在图像的外面,导致图像无法裁剪。 2、计算x、y方向梯度 #用Sobel算子计算x,y方向上的梯度,之后在x方向上减去y方向上的梯度,留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域 gradX = cv2.Sobel(gray, ddepth=cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ...
retval=cv.imwrite(filename, img[, params]) 第一个参数是文件名,第二个参数是要保存的图像。现在我们写个综合代码: import numpy as np importCV2as cv img = cv.imread('cat.jpg', 0) cv.imshow('image', img) k = cv.waitKey(0) & 0xff ...
OpenCV类常数部分改自河许人的CV2类,如果更新内容无法正常调用,请将源码覆盖至CV2.ahk中。图像裁剪部分参考dbgba重写。 8.20+更新:边缘检测模块初步完成。引入部分C++函数。 ; …
image.convertTo(m1, CV_32F,1.0/255.0); Mat gradx; Sobel(m1, gradx,-1,1,0); gradx.convertTo(m2, CV_8U,255); imshow("sobel", m2); 运行结果如下: Python对应的代码如下: importcv2ascv importnumpyasnp image = cv.imread("D:/images/dannis1.png", cv.IMREAD_GRAYSCALE) ...
Sobel(ori, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)/(8*res_y) # 计算坡度 slope = np.degrees(np.arctan(np.sqrt(sobelx ** 2 + sobely ** 2))) return slope def calc_slope_main(ori: str, dst: str) -> None: gdal_img = GDALImage(ori) img_arr = GDALImage.read_single(ori) slope_arr...