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。 #...
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灰度图像。 F1(i,j) = R(i,j) F2(i,j) = G(i,j) F3(i,j) = B(i,j) 代码示例: 代码语言:javascri...
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...
注意:尽管色彩空间类型的转换是双向的,而且OpenCV也提供了 cv2.COLOR_GRAY2BGR和cv2.COLOR_GRAY2RGB空间转换码,但由于彩色图像转换到灰度图像时,已经将颜色比例(也就是红色、绿色和蓝色之间的混合比例)丢失了,一旦丢失,将无法恢复。所以尽管可以使用这2个空间转换码将GRAY色彩空间抓好为BGR色彩空间和RGB色彩空间,但转...
opencv python 灰度值求和 opencv获取灰度值 1、先读取图像 imshow("原图像", src); 1. 首先要获取源文件图片,方便进行操作。 2、将RGB图像转换成灰度图像 //将原图像转换成灰度图像 Mat grayImage; cvtColor(src, grayImage, COLOR_BGR2GRAY); 1....
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) 1. 2. 3. 4. 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...
Img_cat = cv2.imread('cat.jpg') b,g,r = cv2.split(Img_cat) # 对用cv2读取的数据进行切片,BGR plt_img_cat = cv2.merge([r,g,b]) # 将BGR格式转换为RGB格式,用于plt的图片预览 gray_cat = cv2.imread('gray_cat.jpg') # 超过阈值部分取maxval(最大值),否则取0 ...
python+opencv 灰度直方图及其二值化 图像直方图(histogram)是图像的统计学特征,常用于了解图像的基本特征以便分析。不过图像的直方图不具有空间特征。 图像的灰度直方图(histogram),就是将图像转化成灰度图像之后,统计各个像素点的灰度值,绘制成直方图,其横轴是灰度值(0,255),纵轴是该灰度值所对应的像素的数目。对灰度...
上面直接对图像做分水岭得到的边界比较差,我们可以事先对图像做滤波处理,这是可以的。 这种方法有点类似于局部分水岭,先把图像分成若干个小块,然后对这些若干个小块再用分水岭算法。 在opencv里面函数(注意输入的一定是三通道8位图像): opnecv中的分水岭必须一开始就添加标记,未知区域的标记为0,其它都应该标记为...
利用python如何读取、保存、二值化、灰度化图片呢?如何利用opencv来处理图片呢? 先说说处理图片有三种方式 一、matplotlib 二、PIL 三、opencv 下面来依次描述。 一、matplotlib # 1、显示图片 import matplotlib.pyplot as plt #plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg #mpimg 用于读取图片 ...