y2 = int(y0 - 1000 * a) # 直线终点纵坐标 cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("image_lines", image) # 统计概率霍夫线变换 def line_detect_possible_demo(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGRA2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, ...
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...
gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 显示灰度图像 cv2.imshow("GRAY",gray_image)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows() 运行程序,会看到如图2所示的转换效果。 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...
因此,预计 RGB2GRAY 和 BGR2GRAY 会给出不同的结果。 关于sum-then-divide 和 divide-then-sum 方法之间的差异,即 img_read_as_color[:,:,0]/3+img_read_as_color[:,:,1]/3+img_read_as_color[:,:,2]/3 和 (img_read_as_color[:,:,0]+img_read_as_color[:,:,1]+img_read_as_color[...
我正在学习使用 OpenCV 进行实时应用程序的图像处理。我对图像进行了一些阈值处理,并希望将轮廓标记为绿色,但它们没有以绿色显示,因为我的图像是黑白的。 在程序的早期,我使用gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)从 RGB 转换为灰度,但返回时我很困惑,函数backtorgb = cv2.cvtColor(gray,cv2.CV_GRA...
OpenCV中有超过150种颜色空间转换方法。 最广泛使用的是BGR↔灰色和BGR↔HSV。 不同的软件使用不同的规模。 如果你要将OpenCV值和它们比较,你需要将这些范围标准化。 6.3 获取色彩空间的转换类型 获取代码 import cv2 as cv types = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR_')] ...
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#ret, binary = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)#ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_TRIANGLE)#ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)ret, binary =...
Python+OpenCV图像处理(四)—— 色彩空间 一、色彩空间的转换 代码如下: #色彩空间转换importcv2 as cvdefcolor_space_demo(img): gray= cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)#RGB转换为GRAY 这里的GRAY是单通道的cv.imshow("gray", gray) hsv= cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)#RGB转换为HSVcv....
cv2.COLOR_BGR2GRAY:RGB 转 GRAY 在OpenCV 中,图像的默认色彩空间通常是 BGR(蓝、绿、红),与 RGB 的差别仅在于通道顺序。 cv2.cvtColor() 接收3个参数。 cv2.cvtColor(src, code[, dstCn]) -> dst src:要处理的图像。 code:色彩空间转换代码,比如 cv2.COLOR_BGR2HSV。 dstCn:目标通道数,可选。如果...
使用OpenCV,我们可以使用cv2.cvtColor()函数将 RGB 图像转换为灰度图。以下是具体代码: gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 将 RGB 图像转换为灰度图 1. 在这里,cv2.COLOR_BGR2GRAY是一个参数,表示我们要从 BGR(OpenCV 默认的图像格式)转换为灰度图。