#读取原始图像 img_BGR=cv2.imread('miao.png')#BGR转换为RGBimg_RGB=cv2.cvtColor(img_BGR,cv2.COLOR_BGR2RGB)#灰度化处理 img_GRAY=cv2.cvtColor(img_BGR,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#BGR转HSVimg_HSV=cv2.cvtColor(img_BGR,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#导入 需要的 包import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 公共函数def show(img):if img.ndim == 2:plt.imshow(img,cmap='gray')else:plt.imshow(cv2.cvtColor(img.astype(np.uint8),cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.show()#去水印函数 - inpaint 需要3个参数，def remove_watermark(inpu...
对于颜色转换,我们使用cv函数。cvtColor(input_image, flag),其中flag决定转换的类型。 在HSV中比在BGR颜色空间中更容易表示颜色。 #打印所有cvtColor的flag flags=[i for i in dir(cv) if i.startswith("COLOR_")] print(flags) 1. 2. 3. 注意:HSV中,色相取值范围0-179,饱和度和明度的值都是0-255 ...
意义:在计算机视觉的很多操作(如边缘检测)中,图像的RGB信息是没有价值的,因此我们可以将其去掉来大幅减轻运算量。 2.3.cvtColor的其他用法 除了将彩色图像转化为灰度图外,cvtColor也可以将RGB颜色空间转化为HSV等颜色空间: RGB -> HSV:色调(Hue),饱和度(Saturation),明度(Value) hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv...
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Apply the thresholding to create a binary image ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) # Perform a distance transform distance = cv2.distanceTransform(thresh, cv2.DIST_L2, 5) ...
可以使用cv2库中的cvtColor()函数将图像转换为灰度图。该函数接受图像和转换类型作为参数,并返回灰度图像。 gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 边缘检测 可以使用cv2库中的Canny()函数进行边缘检测。该函数接受图像、阈值1和阈值2作为参数,并返回边缘检测后的图像。
[:, :, 1] colorless_img = cv2.cvtColor(colorless_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR) cv2.imwrite('colorless.jpg', colorless_img) # 减小明度为原来一半 darker_hsv = img_hsv.copy() darker_hsv[:, :, 2] = 0.5 * darker_hsv[:, :, 2] darker_img = cv2.cvtColor(darker_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR...
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 2 高斯滤波 imgG = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0) # 图片经过卷积 dst = cv2.Canny(imgG,50,50) cv2.imshow('mashiro1',dst) cv2.waitKey(0) 21.浮雕效果 import cv2 import numpy as np ...
dst=cv2.cvtColor(src,code [, dstCn]) 其中,dst表示输出图像,src表示输入图像,code是色彩空间转换代码(枚举值太多,百度可得),dstCn是图像的通道数(不写默认为自动获得)。 3.2 类型转换实例 本节通过一个实例的代码,展示cv2.cvtColor()函数的用法及功能。