在Python代码中导入OpenCV库: python import cv2 使用OpenCV的imread函数读取图像: 使用cv2.imread()函数读取图像文件。这个函数接受两个参数:图像文件的路径和读取方式。 在imread函数中设置参数为灰度模式: 将cv2.imread()函数的第二个参数设置为cv2.IMREAD_GRAYSCALE(或者简单地设置为0),这样OpenCV就会以灰度模式读...
1、读取图片 读取图片使用cv.imread(图片路径,读取方式) 参数:使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供一个完整的路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。 cv2.IMREAD_COLOR:加载彩色图像,图像的任何透明度都会被忽略,是该方法的默认方式。 cv2.IMREAD_GRAYSCALE...
//写灰度图像素(反转颜色) image.at<uchar>(row, col) = 255 - pv; 1. 2. 3. 4. 其中由于每个灰度图像素为1个字节(0-255),因此使用uchar。其中的row代表Mat矩阵行数,col代表列数。 ② 读写彩色图像 彩色图像中每个像素点对应Mat矩阵的三个值,访问方式类似灰度图像。 //读彩色图像素...
方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图: img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下:")print('大小:{}'.format(img.shape))print("类型:%s"%type(img))print(img) 方法二:使用OpenCV,先读取图片,然后在转换为灰度图: img...
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 实例代码 import cv2# 读取彩色图像...
百度百科——opencv 2. 运行如下程序,读取灰度图 import matplotlib.pylabasplt img= plt.imread("播音员(gray).jpg") plt.imshow(img) plt.show() 不是预期的效果,原因: 1、cv2默认是BGR(而不是RGB),因此直接读的图不同 2、显示灰度在plt.imshow加参数(cmap = "gray")即可。
2.读取单通道灰度图及处理 #读取图片 color_img = cv.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/New_Study/IMAGE/flower.jpg") print(color_img.shape) cv.namedWindow('color_img',cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow("Flower",color_img) 1 2 3 4
2 在文本编辑器中使用如下代码导入opencv模块和matplotlib模块：import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt 3 使用代码 img = cv.imread(''./img/002.jpg'',0) 以灰度模式读入图片，其中''./img/002.jpg''为图片的路径，参数0表示以灰度模式读入...
那么,OpenCV是如何将图像从BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间,进而得到图1所示的灰度图呢?答案就是OpenCV中的cvtColor函数。cvtColor函数用于转换图像的色彩空间,该函数的原型如下: 代码语言:javascript 复制 cvtColor(src,code[,dst[,dstCn]])->dst 参数说明: ...
#读取图片灰度img=cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#缩放img=cv2.resize(img,(500,300)) 效果: def resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ) InputArray src :输入,原图像,即待改变大小的图像。