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
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, ...
OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。但我们将只研究两种最广泛使用的产品,BGR <-> Gray和BGR <-> HSV。 对于色变换,我们使用cv2.cvtColor(input_image, flag)功能,其中flag转换的类型。 对于BGR -> Gray转换,我们使用标志cv2.COLOR_BGR2GRAY。同样对于BGR -> HSV,我们使用标志cv2.COLOR_BGR2HSV。要获取其他...
对于BRG到Gray的转换,flag为cv2.COLOR_BGR2GRAY;对于BGR到HSV的转换,flag为cv2.COLOR_BGR2HSV。 注意:在OpenCV的HSV格式中,H(色彩/色度)的取值范围是[0,179],S(饱和度)的取值范围[0,255],V(亮度)的范围是[0,255],但是不同的软件使用的值可能不同,需要对比归一化; 下面看一个关于物体跟踪的例子: 将图...
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...
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_')] ...
好吧,首先转换不是简单的平均,更不用说线性转换了。计算公式为RGB[A] to Gray:Y←0.299⋅R+0.587⋅G+0.114⋅B(OpenCV Docs) 显然OpenCV 使用相同的公式转换为灰度,无论其 BGR 还是 RGB 用作输入,但在使用公式时保留通道顺序,因此传递错误的转换顺序将导致错误的结果。
#灰度化处理2: gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量 cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('gray1',img1) cv2.imshow('gray2',gray) #暂停cv2模块 不然图片窗口一瞬间即就会消失 观察不到 ...
gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _,thresh=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)#全局二值化,大津算法自动找阈值 kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))#结构元 erode=cv2.erode(thresh,kernel)#抠出的图略大了一点,腐蚀一下 ...
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...