通过分析图像数据,我们可以绘制出图像类型的分布饼状图,以帮助我们更好地理解应用中图像的颜色特性。下面是一个表示不同图像类型分布的饼图示例: 40%60%图像类型分布灰度图彩色图 结论 通过利用 Python 和 OpenCV,我们轻松地实现了判断图像是否为灰度图的功能。该方法不仅适用于检查单个图像,还可以扩展到批量图像处理...
通道数为1通道数大于1是灰度图像不是灰度图像CheckGrayColorResult 状态图中的状态包括:初始状态([*])、检测状态(Check)、灰度图像状态(Gray)、彩色图像状态(Color)和结果状态(Result)。通过状态之间的转换,我们可以清晰地了解图像是否为灰度图像的判断流程。 流程图 下面是一个使用mermaid语法绘制的流程图,用于说明图...
利用OpenCV库将图像转化为灰度图 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...
通过查阅matplotlib的官方文档发现,plt.imshow()不能直接显示单通道的灰度图,而cv2.imread("result.png",0)所读取的灰度图是单通道的灰度图,正确显示灰度图的方法是显示三通道的灰度图,所以,如果我们想要正确显示上面的灰度图,要先把cv2.imread("result.png",0)读到的单通道的灰度图转换成三通道的灰度图,然后再...
1 打开python编译器，并加载opencv模块和图片。# -*- coding: utf-8 -*-import cv2imgpath = "C:/Users/Administrator/Desktop/a.png"img = cv2.imread(imgpath)cv2.imshow("Image",img)cv2.waitKey(0)2 运行一下，就可以看到图片。3 把图片变成灰度图：img0 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)...
python+opencv 彩色图转灰度图原理 任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成,某点的颜色为RGB(R,G,B),那么,我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度: 1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;...
使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为灰度图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图。 将彩色图转为灰度图 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__": img_path = "timg.jpg" img = cv2.imread(img_path) ...
采集到的彩色图像一般不会直接使用,为了加快处理速度,会转换成灰度图,二值图后再使用,处理后的效果如下: 彩图-灰度图-二值图.jpg 下面是实现的代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ 运行环境 python==3.6 opencv-contrib-python== 4.1 win10系统 第一行 “ # -*- coding: utf-8 -*- ” 告诉Py...
可视化图像 在算法开发过程中，如果能看到运行的中间结果是非常有用的。OpenCV提供了一种可视化图像的便捷...
当img为彩色时,轮廓绘制线可为彩色 当img为灰度图或二值图像时,轮廓绘制线无论color参数设置为什么,均为黑色轮廓线 contours:要绘制的轮廓,由cv2.findContours函数生成,为一个python列表,每个列表元素均为一个Numpy数组,代表一个轮廓; contourIdx:要绘制的轮廓的索引,默认为-1,代表绘制所有轮廓; ...