灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。 在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值。 0x01. 灰度化的方法 1. 分量法 将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,可根据应用需要选取一种...
黑白照片是经典和令人向往的艺术形式，通过将彩色照片转化为灰度图，不仅可以营造出复古风格，还可以突出图像的细节和纹理。前面内容，我们详细介绍了使用OpenCV模块进行图像读写、显示、大小调整的方法：Python用OpenCV模块实现人脸识别，如何使用OpenCV读写、显示图片 图像处理小能手：用Python中的OpenCV调整图像大小 Python...
2.基于OpenCV的图像灰度化处理 3.基于像素操作的图像灰度化处理 一.图像灰度化原理 像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。彩色图像通常包括R、G、B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色,其灰度是位于黑色与...
不够灵活,将原始图像中的灰度值不加区别的扩展。 在实际应用中: 为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常需要局部扩展某一范围的灰度值; 对不同范围的灰度值进行不同程度的扩展。 举例: 设图像的整个灰度范围比较宽,为[0, M],但感兴趣的某两个灰度值之间的动态范围较窄,为[a, b]。采用灰度分段线性变换来扩展...
首先使用opencv[2]库读出图片的R、G、B三通道的值,然后对三通道的值求平均值,最后把得到的值赋给该元素的三个通道。 主要代码: //彩色图像转化为灰度图像 /* * img.at<Vec3b>(i, j)[0]的作用是读出图片(i,j)点的第0个通道的值 */ void colorToGray(Mat &img){ ...
Opencv中图片的灰度化:将一个像素点的三个颜色变量相等,R=G=B,此时该值称为灰度值。 本文提供的灰度化处理有两种方法(灰度化处理不止这两种) 方法1:直接将原图读成灰度图像 img1=cv2.imread('girl.png',0) 方法2:将原图进行灰度化处理 #灰度化处理2: ...
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
1.读入正常图像并进行灰度化处理 #读入原始图像 img=cv2.imread('test.jpg') #灰度化处理 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 图片的灰度化:将一个像素点的三个颜色变量相等,R=G=B,此时该值称为灰度值 直接调用opencv中的函数,读入的图片可以与代码文件放在一起这样可以省略输入图片路径。
本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。基础性知识希望对您有所帮助。 一.图像灰度化原理 二.基于OpenCV的图像灰度化处理 三.基于像素操作的图像灰度化处理 四.总结
一个opencv的灰度图像就是一个二维的数组,在opencv for python中,图像就是numpy数组。可以使用img[height_index,width_index]来访问具体的像素值。 import cv2 import numpy as np img = np.zeros((8,8),dtype=np.uint8) print("img:",img) cv2.imshow('one',img) print("读取像素点img[0,3]",img[...