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...
第一步,跟上面的方法一样,使用opencv读取图片并生成灰度图。 第二步,对灰度图进行模糊化操作。经过试验,使用上面提到的中值滤波函数cv2.medianBlur()进行模糊化操作最终得到的素描图效果并不好,这里我们尝试使用高斯滤波进行图片模糊化,代码如下: img_blur = cv2.GaussianBlur(img_gray, ksize=(21, 21), sigmaX=0...
使用OpenCV的imread函数读取图像: 使用cv2.imread()函数读取图像文件。这个函数接受两个参数:图像文件的路径和读取方式。 在imread函数中设置参数为灰度模式: 将cv2.imread()函数的第二个参数设置为cv2.IMREAD_GRAYSCALE(或者简单地设置为0),这样OpenCV就会以灰度模式读取图像。 (可选) 显示或保存读取的灰度图像: 读...
不难发现,上一篇文章中的彩色花朵图与图1其实是一副图像,只是前者是彩色图像,后者是灰度图像。从这一点可以看出,同一副图像,是可以从一个色彩空间切换到另一个色彩空间的,OpenCV把这个转换过程称为色彩空间类型转换。 那么,OpenCV是如何将图像从BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间,进而得到图1所示的灰度图呢?答案就是Op...
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。
该方案的目标是通过检查每个像素的颜色通道来判断图像是否为灰度图。主要步骤包括: 读取图像文件。 检查图像的维度。 确认每个像素的三个色彩通道(RGB)值是否相同。 输出判断结果。 实现步骤 1. 读取图像 首先,我们需要使用OpenCV库读取图像。可以使用cv2.imread()方法。以下是相应的代码: ...
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: ...
百度百科——opencv 2. 运行如下程序,读取灰度图 import matplotlib.pylabasplt img= plt.imread("播音员(gray).jpg") plt.imshow(img) plt.show() 不是预期的效果,原因: 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。
通常情况下,在 RGB 色彩空间中,其图像通道的顺序是 R→G→B,但是由于历史原因,在 OpenCV 中,通道的顺序是 B→G→R。 像素处理 二值图像与灰度图像 注意,在opencv中的最小的数据类型是无符号的8位数,uint8。并没有二值图像这种数据类型,二值图像是通过处理得到,并使用0表示黑色,255表示白色。 一个opencv的...