二、获取原始影像信息 三、RGB转灰度 四、保存 终于停止摆烂,开始做科研了ψ(._. )>。 开工第一天的工作是把三个波段合成的RGB遥感影像转变为灰度图像,记个笔记。 一、导入osgeo库 from osgeo import gdal 二、获取原始影像信息 # 打开原始RGB影像 ds = gdal.Open('D:\Data analyse\OutPut\jiusan1.tif')...
img_color=cv2.imread('dog.png')#OpenCV读取的图片模式是BGR,所以如果要使用plt显示图片颜色正常就需要转换成RGB色彩空间 img_color=cv2.cvtColor(img_color,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 显示图片 plt.imshow(img_color) 1. 2. 3. 4. 5. 7,均衡化RGB三个通道 彩色图片有别与灰度图的区别是有三个通道,我把三...
< python PIL - 批量图像处理 - RGB图像生成灰度图像 > 直接用python自带的PIL图像库,将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir): try: image_file = Image.open(jpgfile) # open colour image image_file ...
timg.jpg 文件: 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 img=mpimg.imread('C:\\U...
彩色图像转成灰度图像 彩色图像一般来说RGB表示的。也就是说,如果有一张64*64大小的图片,那么它在numpy中便是以64*64*3的shape进行保存的。将RGB图片转成灰度图有两种方式: gray=R+G+B3gray=R+G+B3 gray=R∗0.2989+G∗0.5870+B∗0.1140gray=R∗0.2989+G∗0.5870+B∗0.1140这种灰度转换称之为NTS...
python rgb转灰度图 文心快码BaiduComate 在Python中,将RGB图像转换为灰度图是一个常见的图像处理任务。这通常可以通过使用Pillow(PIL的更新分支)或OpenCV等库来实现。下面我将分步骤说明如何使用Pillow和OpenCV库来完成这一任务,并包含相应的代码片段。 使用Pillow库 导入所需的Python库 首先,你需要安装Pillow库(如果...
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)...
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...
彩色图每个像素点都有3个值表示颜色,所以称3通道。例如RGB图片有三个通道,它就是彩色图。 如果某个位置上三个通道的值都相同,图片也会是黑白色的,看起来和灰度图一样,但它本质上区别于灰度图。 一般就叫做普通的三通道图。也就是说:三通道图可以是灰度图,但单通道图只能是灰度图。
result)cv.waitKey(0)3 # 6#灰度: R=G=B 去 max#求RGB里的最大颜色作为灰色，image = cv.imread('c:\\meiping1.png',1)image = cv.imread('c:\\map.png',1)rows, cols, channel = image.shaperesult = np.zeros((rows, cols, 3), np.uint8)for i in range(rows...