OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,广泛用于图像和视频处理。它提供了多种图像处理功能,包括图像的读取、显示、修改以及其他众多功能。在处理图像时,我们经常需要改变图像的数据类型,例如将图像从整数类型转换为浮点数类型,以便进行更复杂的数学运算。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库...
cv2.resize()函数在转换图像时,目标图像的类型和大小与转换之前dst表示的图像无关。目标图像的类型与src表示的原图像一致,其大小可通过参数dsize、fx、fy来确定。 当dsize不为None时,不管是否设置参数fx、fy,都由dsize来确定目标图像的大小。 dsize是一个二元组,其格式为"(width, height)"width表示目标图像的宽...
可以通过mat.type()来获取类型信息 m.convertTo(m, CV_32FC3); int dtype = m.type();//dtype==CV_32FC3 1. 2. opencv中的数据类型具体如下所示 3、色彩空间转换 共有HSV,LAB,XYZ、Luv等等色彩空间可以转换。 色彩空间转换后请注意查看目标mat的值域与理论值域是否相对应,如果不对应则转换原mat的数据...
bool:布尔类型,表示二值图像,每个像素的值为True或False。 根据具体的应用需求和图像特性,选择合适的数据类型是非常重要的。 颜色空间转换 颜色空间转换是图像处理中常见的操作之一。Python提供了丰富的库来进行颜色空间转换,最常用的是OpenCV和PIL库。下面是一些常见的颜色空间转换: 灰度化 灰度化是将彩色图像转换为灰...
在OpenCV-Python中图像表示成numpy数组,图像的属性也可以通过numpy的属性获得。 1、图像行列数、通道数(shape属性) 一个图像像素的行列数(高、宽)、通道数可以通过shape属性获取,需要注意的是numpy数组的shape属性下标0表示的图像的行数(rows,高),下标1表示的是列数(cols,宽),下标2表示的是通道数,但是如果是灰度...
在OpenCV内,我们使用cv2.cvtColor()函数实现色彩空间的变换。该函数能够实现多个色彩空间之间的转换。其语法格式为: dst = cv2.cvtColor( src, code [, dstCn] ) 式中: ● dst表示输出图像,与原始输入图像具有同样的数据类型和深度。 ● src表示原始输入图像。可以是8位无符号图像、16位无符号图像,或者单精度浮...
本示例使用的OpenCV版本是:OpenCV 4.1.1 运行Python的编辑器:Jupyter notebook 6.0.0示例目的图像数据,一般以unit8和float32的格式保存,在有些时候,我们需要使用整数处理图像,有些时候我们需要用浮点数处理图像。本教程,演示如何把图像的元素数据类型在unit8和float32之间转换。
opencv加法(饱和运算) 8.图像融合 (将2张及以上图像信息融合到1张图像上)可将几张不清晰图片融合成1张清晰图像——addWeighted 若不需要调亮,则gamma为0。 9.图像类型转换 彩色-灰度:GBR-RGB cv2.COLOR_GBR2GRAY:彩色转灰度 cv2.COLOR_GRAY2GBR:灰度转彩色(通道数变成3) ...
参数2:是标志位,要告诉函数应该如何读取这幅图片,即指定加载图片的颜色类型,默认加载类型是cv2.IMREAD_COLOR,读入BGR(在opencv中,其默认的颜色制式排列是BGR而非RGB)彩色图像。 cv2.cvtColor(src,mode[,dst[,dstCn]]) 参数1:要进行颜色空间转换的图像。