import cv2 as cv img = cv.imread('lbxx.jpg',0) #直接以灰度图片读取 img_1 = cv.imread('lbxx.jpg',cv.IMREAD_GRAYSCALE) 1. 2. 3. 看看效果图 很明显,这里两个读取方法是一样的。 二、彩色图片转灰度图 这里用了三种方法 第一种: 就是直接读取灰度图片: import cv2 as cv img = cv.imre...
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成一个空灰度图像 img1 = np.zeros((400, 400), np.uint8) img1 = cv2.line(img1, (0, 0), (400, 400), 255, 5) # 生成一个空彩色图像 img3 = np.zeros((400, 400, 3), np.uint8) img3 = cv2.line(img3, (0...
1、cv2默认是BGR(而不是RGB),因此直接读的图不同 2、显示灰度在plt.imshow加参数(cmap = "gray")即可。 tips:如果上图用cv.imshow('img', img) 来会报错,因为图片路径不可以有中文。修改图片名称即可。 import cv2ascv import numpyasnp import matplotlib.pyplotasplt img= cv.imread('src/picture1.jpg...
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...
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。 如果要读取灰度图像,可以使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数,将图像读取为单通道的灰度图像。 显示图像: import cv2 # 读取彩色图像 image_color = cv2.imread('image.jpg') ...
使用OpenCV的imread函数读取图像: 使用cv2.imread()函数读取图像文件。这个函数接受两个参数:图像文件的路径和读取方式。 在imread函数中设置参数为灰度模式: 将cv2.imread()函数的第二个参数设置为cv2.IMREAD_GRAYSCALE(或者简单地设置为0),这样OpenCV就会以灰度模式读取图像。 (可选) 显示或保存读取的灰度图像: 读...
cv2.waitKey(0) 第二种方法 PIL中的Image库也自带转灰度图像的方法,然后再用pyplot显示在画布上就行了。一共8行代码,核心代码就1行。 1 2 3 4 5 6 7 8 fromPILimportImage frommatplotlibimportpyplot as plt color_img=Image.open('dataset3/beauty.jpg') ...
以下是一个将彩色图像转换为灰度图的示例代码: import cv2 # 读取彩色图像 img = cv2.imread('input.jpg') # 转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示灰度图 cv2.imshow('Gray Image', gray_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 复制代码 在这段代码中,我们...
cv2.imshow('gray2', gray2) cv2.waitKey(0) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 运行结果如下: (308, 204, 3) (308, 204) (308, 204) 1 2 3 方法2,使用OpenCV里面的cvtColor将RGB图像转换为灰度图像,代码如下: import cv2 src = cv2.imread('17.jpg', 1) ...