读取图片使用cv.imread(图片路径,读取方式) 参数:使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供一个完整的路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。 cv2.IMREAD_COLOR:加载彩色图像,图像的任何透明度都会被忽略,是该方法的默认方式。 cv2.IMREAD_GRAYSCALE :以灰度模式...
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...
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...
cv.namedWindow('color_img',cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow("Flower",color_img) 1 2 3 4 5 #读取单通道灰度图 gray_img = cv.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/New_Study/IMAGE/flower.jpg",cv.IMREAD_GRAYSCALE) print(gray_img.shape) cv.namedWindow('gray_img',cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow...
3 使用代码 img = cv.imread(''./img/002.jpg'',0) 以灰度模式读入图片，其中''./img/002.jpg''为图片的路径，参数0表示以灰度模式读入。4 在编辑器中输入plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray)以显示图片，其中cmap=plt.cm.gray表示以灰度图的形式展示。5...
importcv2ascv 读取图片:imread() 默认按照彩色三通道读取: img= cv2.imread(path) 读取灰度图: img= cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 色彩空间转换:cvtColor() #彩色图转灰度图gray= cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)#彩色图转HSV [255,255,128]img2= cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV...
#读取图片灰度img=cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#缩放img=cv2.resize(img,(500,300)) 效果: def resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ) InputArray src :输入,原图像,即待改变大小的图像。
1 灰度化原本认为没什么可做的函数已转就ok，实际在操作过程中，还是有很多变化和不同，先给出4中灰度化方法代码供编程参考。先来张源图。2 #1# 利用 cvtColor转换image = cv.imread('c:\\meiping1.png',1)gary = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow('gary1', ...
// 显示灰度图 cv::imshow("Image Gaussian Blur", imgBlur); // 显示高斯模糊处理后的图像 cv::imshow("Image Canny Detect", imgCanny); // 显示Canny边缘检测后的图像 cv::imshow("Image Dilation", imgDilate); // 膨胀 cv::imshow("Image Erode", imgErode); // 腐蚀 cv::waitKey(0); retur...
gray_image是图像的灰度单通道版本。阈值函数将所有阴影变为比127更暗(更小)到0并且所有更亮(更大)到255。 另外一个例子: ret, threshold = cv2.threshold(im, 150, 200, 10) 这将使所有阴影小于150到10并且全部大于200。 更多关于阈值函数,查阅原文。