图像的基本单元是一个像素,一个像素需要3块表示,分别代表R,G,B,如果8为表示一个颜色,就由0-255区分不同亮度的某种原色。 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...
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python+opencv 彩色图转灰度图原理 任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成,某点的颜色为RGB(R,G,B),那么,我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度: 1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8; 4.平均值法:Gray=(...
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。 第二种方法(读取后再转化):img = cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_RGB2GRAY) PIL的方法(读取时就转化): img = Image.open('test.jpg').co...
这里存在一个 RGB 转灰度值的公式: gray = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b # 也可以使用下述公式,含义一致。 gray = (2126 * r + 7152 * g + 722 * b) / 10000 提前安装 pillow 库,用于将图片转换为灰度图。 pillow 转灰度图 【点击领取】学习资料与免费课程。对文章有不理解的地方可以...
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)...
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 ...
这两种算法的工作原理如下。首先,检测出各个方向上像素强度值有很大变化的点。然后构造一个矩阵,从中提取特征值。通过这些特征值进行评分从而决定它是否是一个角。数学表达式如下所示。 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。
图一 中值滤波法的原理 高斯滤波:高斯滤波不是单纯的求平均值或者中值,而是调用一个二维离散的高斯函数去除噪声。能够保留更多的边缘细节,图像更为清晰,平滑效果也更加柔和; 高斯滤波的原理如下图: 图三 高斯滤波法的原理 四、程序的运行截图 下面两张图片分别为将RGB原彩色图片,转换后的灰度图。