一、RGB转灰度图 重要性:彩色图转灰度图在图像处理中应用非常非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效,所以彩色图转灰度是十分关键和重要的。 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,有一个著名的公式: Gray = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114 1. 我们可以...
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)...
一种常见的转换方法是加权平均法: 灰度值 = 0.299 * 红 + 0.587 * 绿 + 0.114 * 蓝 2.2 代码实现 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.imageasmpimgdefrgb_to_gray(rgb_img):gray_img=np.dot(rgb_img[...,:3],[0.299,0.587,0.114])returngray_img# 读取RGB图像rgb_image=mpimg...
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...
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.
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(如果尚未安装,可以使用pip安装:pip install Pi...
【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。
转换灰度图代码如下: importcv2# pathpath='./7_1.jpg'# 读取图片src=cv2.imread(path)# 图片展示窗口名称window_name='Image'# BGR 转换成灰度图image=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow(window_name,image)cv2.waitKey() 20210101142403929[1].png ...
常用的颜色空间有灰度空间、rgb空间、hsv空间和cmyk空间。颜色空间转换以后,图片类型都变成了float型。 所有的颜色空间转换函数,都放在skimage的color模块内。 例:rgb转灰度图 from skimage import io,data,color img=data.lena() gray=color.rgb2gray(img) ...