灰度图像是用不同饱和度的黑色来表示每个图像点,比如用8位 0-255数字表示“灰色”程度,每个像素点只需要一个灰度值,8位即可,这样一个3X3的灰度图,只需要9个byte就能保存 RGB值和灰度的转换,实际上是人眼对于彩色的感觉到亮度感觉的转换,这是一个心理学问题,有一个公式: Grey = 0.299*R + 0.587*G + 0.114...
🦄2.3.2 HSV转RGB 转换公式: 🐶2.4 YCrCb色彩空间 YCrCb即YUV,主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比,它最大的优点在于只需占用极少的频宽(RGB要求三个独立的视频信号同时传输)。 在该空间里,Y代表明度,Cr表示红色分量信息,Cb表示蓝色分量信息。 应用:在人脸检测中...
1 打开python编译器，并加载opencv模块和图片。# -*- coding: utf-8 -*-import cv2imgpath = "C:/Users/Administrator/Desktop/a.png"img = cv2.imread(imgpath)cv2.imshow("Image",img)cv2.waitKey(0)2 运行一下，就可以看到图片。3 把图片变成灰度图：img0 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)...
RGB到灰度图转换公式: Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B 自定义转换函数: 1importnumpy as np23defrgb2gray(rgb):4returnnp.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.144]) 调用: 1grayPic = rgb2gray(rgbPic) 即可.
灰度图: 第二种, 便是使用 numpy库 来编写自己的转化函数: importmatplotlib.image as mpimgimportmatplotlib.pyplot as pltdefrgb2gray(rgb): r, g, b=rgb[:, :, 0], rgb[:, :, 1], rgb[:, :, 2] gray=0.2989*r + 0.5870*g + 0.1140*breturngray ...
【单通道图】 转化为 【RGB图】 opencv、PIL都不支持,需要使用上色算法 【彩色图、三通道图】 转化为 【单通道图】 第一种方法(读取时就转化):img = cv2.imread('test.jpg', 0) # 参数0等价于:cv2.IMREAD_GRAYSCALE。 如果不加0,会默认读取为三通道图像,即使原图像是灰度图。
1. 首先用convert('L')方法将彩色RGB图转换为灰度图 img = Image.open(pth) out_img = img.convert('L') # 图片转换为灰度模式 2. 调整图片大小,因现在的彩色图动则十几M,再对每个像素都转换成字符,则数据量庞大,程序运行时间太长。程序可以设定为max(长,宽)的尺寸为800像素,用resize()方法缩小图片尺...
现在让我们看看它们的代码实现。首先,需要把图片转换为灰度图。Harris角点检测可以通过OpenCV中的cv2.cornerHarris()函数实现。 代码语言:javascript 复制 img=cv2.imread('images/desk.jpg')img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)# Apply Harris corner detection ...
(1)图像灰度化 图像灰度化指以黑色为基准色,用不同亮度的黑色来显示图像,通常为从0%(白色)到100%(黑色)的亮度值。图像灰度化可以将彩色图转换为灰度图。 在RGB模型中,R=G=B时表示为灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值。在下图中,立方体中的虚线即为R=G=B时的灰度颜色。R=G=B=0时,灰度值为0,颜色为...
基于OpenCV的彩色空间互转 图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效;另外,相比RGB,其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性,所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间,所以图像彩色互转是十分重要和关键的。