4. 旋转 构建旋转矩阵,OpenCV 提供了一个函数:cv2.getRotationMatrix2D。这个函数需要三个参数,旋转中心,旋转角度,旋转后图像的缩放比例。 例: import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('messi5.jpg',0) rows,cols=img.shape # 这里的第一个参数为旋转中心,第二个为旋转角度,第三个为旋转后的缩放因...
1.百度百科说,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一按照一种转换关系用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图。 2.opencv里,COLOR_RGB2GRAY是将三通道RGB对象转换为单通道的灰度对象。 3.将单通道灰度对象转换为 RGB 时,生成的RGB对象的每个通道的值是灰度对象的...
在OpenCV中,常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR2HSV、CV_BGR2XYZ、CV_BGR2HLS等。 下面是调用cvtColor()函数将图像进行灰度化处理的代码。 #encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取原始图片 src = cv2.imread('miao.png') #图像灰度化处理 grayImage ...
本文是基于opencv的houghline变换实现的图像旋转角度获取,具体代码为: _grayimage = cv2.cvtColor(self._srcimage,cv2.COLOR_RGB2GRAY) _cannyimage = cv2.Canny(_grayimage,CANNY_LOW_THRESHOLD, CANNY_HIGH_THRESHOLD, apertureSize=3) lines = cv2.HoughLinesP(_cannyimage,1,np.pi/180,160,minLineLength=200,...
将24位rgbimage_std彩色图像转换为8位rgb2grayimage_std灰度图像 rgb2grayimage_std = cv2.cvtColor(rgbimage_std, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 4.循环 缺陷检测算法循环六次。 imagename =str(i) +'.bmp'rgbimage_defect = cv.imread(imagename)# 将每次imagename对应图像在图像窗口显示出来# cv.imsho...
Python OpenCV计算轮廓面积、周长并显示极点 效果图: 代码: import cv2 # 计算轮廓面积 def getArea(): ret_area =cv2.contourArea(contours[0]) # 计算第一个轮廓的面积 return ret_area def getGirth(): ret_girth =cv2.arcLength(contours[0], True) # 计算第一个图像轮廓的周长,轮廓是封闭的 ...
在OpenCV中,常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR2HSV、CV_BGR2XYZ、CV_BGR2HLS等。 下面是调用cvtColor()函数将图像进行灰度化处理的代码。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 #encoding:utf-8importcv2importnumpyasnp...
有关cmap的详细可以参考:OpenCV cmap参考plt.imshow(img_rgb2gray, cmap="gray")好了,一切正常。程序说明本示例主要使用了cv.cvtColor()函数进行色彩空间的转换,该函数有两个参数,两个可选参数。而在显示图片方面如果使用cv.imshow()窗口显示的方式,图片的颜色会正常些,使用plt.imshow()在Jupyter notebook显示的...
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[:,...
OpenCV实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——霍夫梯度法,该方法运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。其检测原理是依据圆心一定是在圆上的每个点的模向量上,这些圆上点模向量的交点就是圆心,霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心,这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。第二步是根据所有候选中...