步骤1: 读取图像 importcv2# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg') 1. 2. 3. 4. 步骤2: 获取图像通道数 # 获取图像通道数channels=image.shape[2]# 打印图像通道数print("图像通道数:",channels) 1. 2. 3. 4. 5. 4. 代码解释 我们首先使用cv2.imread()函数读取一张图像,该函数会返回一个表示图...
importcv2# 导入OpenCV库# 读取图像image=cv2.imread('path/to/your/image.jpg')# 判断图像是否被成功读取ifimageisNone:print("无法读取图像,请检查路径")else:# 获取图像的形状dimensions=image.shape# 获取通道数iflen(dimensions)==3:channels=dimensions[2]# RGB图像else:channels=1# 灰度图像# 输出通道数p...
对比C++版本的OpenCV,可以直接访问Mat的rows、cols属性和channels()方法获取到图像的宽高以及通道数: 2、nbytes、size、itemsize属性 在OpenCV-Python对外接口里图像用numpy数组表示,所以numpy数据的属性同样适用于OpenCV-Python中图像的属性,详情可参考NumPy数组的属性和常用创建方法。 下面的例子中仍是通过3种不同方式获...
1,彩色图像 2,提取3个通道 3,把第三通道的图像做二值化,阈值自己可以调整的 4,把二值化图像,提取了边缘
摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性,截取感兴趣ROI区域,处理图像通道。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理]三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理 | 【生长吧!Python】》,作者: eastmount 。 一.获取图像属性 1.形状-shape 通过shape关键字获取图像的形状,返回包含行数、列数、通道数的元祖。
1: 通道拆分: OpenCV读取的彩色图像由B、G、R三原色组成,可以通过下面代码获取不同的通道.(b=img[位置参数, 0] g=img[位置参数, 1] r=img[位置参数, 2]) 借助split()函数拆分通道 importcv2 img= cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#拆分通道b, g, r =cv2.split(img) ...
python输出图像通道数_python查看图片通道数 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 如果你只想获得图像的 行数和列数,行:代表图像的高,列:代表图像的宽。如 代码语言:javascript 复制 src=cv.imread(“xxxxx”)读取图片 image=src.shape 获取图片宽高及通道数...
1.opencv-python进行图像通道的拆分和合并 代码示例 importcv2importrandomimportmatplotlib.pyplotaspltdefchange_channels(img):'''使用opencv-python改变图像通道数'''# 分离原来图像的通道b,g,r=cv2.split(img)#随机打乱顺序channel_list=[r,g,b]random.shuffle(channel_list)# 合并通道new_image=cv2.merge(cha...
img.dtype访问图像数据类型 print(img.dtype) uint8 NOTE: img.dtype在调试时非常重要,因为OpenCV-Python代码中的大量错误是由无效的数据类型引起的。 3图像ROI 有时,您必须使用某些图像区域。 对于图像中的眼睛检测,在整个图像上进行第一次面部检测。 当获得面部时,我们单独选择面部区域并在其内部搜索眼睛而不是搜...
FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义： U : 参考像素点周围的区域阈值 t : 与参考像素点作对比的阈值点的灰度值当参考点的灰度值之差的绝对值大于t时，我们认为这两个点不相同 Gp : ...