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 实例代码 import cv2# 读取彩色图像imag...
前面讲述了调用OpenCV中cvtColor()函数实现图像灰度化的处理,接下来讲解基于像素操作的图像灰度化处理方法,主要是最大值灰度处理、平均灰度处理和加权平均灰度处理方法。 1.最大值灰度处理方法 该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量中的最大值,公式如下: 其方法灰度化处理后的灰度图亮度很高,实现代码如下。 #...
为了加快处理速度,在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像。 0x00. 灰度图 灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 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...
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白色之间的多级色彩深度,灰度值大的像素点比较亮,反之比较暗,像素值最大为255(表示白色),像素值最小为0(表示黑色)。 No.1 灰度化处理 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...
Python OpenCV灰度化 1. 简介 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它广泛应用于图像和视频处理、目标检测和识别、机器学习等领域。灰度化是图像处理中的一种常见操作,它将彩色图像转换为灰度图像,使得每个像素的取值只有一个亮度值。 在本文中,我们将使用Python编程语言和OpenCV库来实现图像的灰度化操作。我们将介绍灰度化...
Python OpenCV图像灰度化实现教程 在进行图像处理时,灰度化是一个非常重要的步骤,它可以简化图像分析和处理的复杂度。本篇文章将详细介绍如何使用Python和OpenCV库来实现图像的灰度化。 一、实现流程 首先,我们需要明确整个实现过程,可以根据以下表格来了解每一步的具体操作: ...
前面讲述了调用OpenCV中cvtColor()函数实现图像灰度化的处理,接下来讲解基于像素操作的图像灰度化处理方法,主要是最大值灰度处理、平均灰度处理和加权平均灰度处理方法。 1.最大值灰度处理方法 该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量中的最大值,公式如下: ...
OpenCV-python中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀和腐蚀 使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理,涉及到5个常用的处理: 代码语言:txt 复制 1. 灰度化 2. 模糊处理 3. Canny边缘检测 4. 膨胀 5. 腐蚀 本例中我们采用数字图像处理中经常用到的一副标准图像 资源 具体资源下载地址为:lena...
灰度化处理,二值化处理,伽马变换,对数变换,反向变换 电脑环境准备 Python版本: Python3.7 OpenCV版本: OpenCV4.1 知识准备 一张图片是由像素点矩阵构成,我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置,比如第x行,第y列。所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置...