importnumpyasnpfromPILimportImagedefrgb_to_grayscale(image_path):# 读取图像img=Image.open(image_path)img=img.convert('RGB')# 转换为 NumPy 数组pixels=np.array(img)# 使用加权平均法计算灰度gray_pixels=0.299*pixels[:,:,0]+0.587*
defrgb_to_grayscale(channel):# 将通道转换为numpy数组channel_array=np.array(channel)# 直接设置全为灰度值,虽然RGB不适用经典的灰度公式,但这里简化操作gray_channel=np.dot(channel_array[...,:3],[0.299,0.587,0.114])# 转化为灰度图gray_image=Image.fromarray(gray_channel.astype('uint8'))returngray...
ax[1].imshow(grayscale, cmap=plt.cm.gray) ax[1].set_title("Grayscale") fig.tight_layout() plt.show() RGB 到 HSV from skimage.color import rgb2hsv hsv_img = rgb2hsv(rgb_img) 实验:将杯子从背景中简单分离 """ === RGB to HSV === This example illustrates how RGB to HSV (Hue,...
img_data = sess.run(tf.image.rgb_to_grayscale(img_data)) #灰度化print('大小:{}'.format(img_data.shape))print("类型:%s"%type(img_data))print(img_data) https://juejin.cn/s/python%E8%AF%BB%E5%8F%96%E5%9B%BE%E7%89%87%E5%90%84%E7%82%B9%E7%81%B0%E5%BA%A6%E5%80%BC...
在程序的早期,我使用gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)从 RGB 转换为灰度,但返回时我很困惑,函数backtorgb = cv2.cvtColor(gray,cv2.CV_GRAY2RGB)给出: AttributeError:“模块”对象没有属性“CV_GRAY2RGB”。 下面的代码似乎没有以绿色绘制轮廓。这是因为它是灰度图像吗?如果是这样,我可以...
""" 把含有风格的图像styled转换成yuv格式的灰度图styled_grayscale_yuv """styled_grayscale=tf.image.rgb_to_grayscale(styled)styled_grayscale_rgb=tf.image.grayscale_to_rgb(styled_grayscale)styled_grayscale_yuv=rgb2yuv(styled_grayscale_rgb)""" 把需要添加风格的原始图像转换成yuv格式original_yuv ...
im_g = im.convert('L') # convert the RGB color image to a grayscale image我们将在接下来的几个灰度变换中使用此图像。一些灰度变换在这里,我们探讨了几个变换,其中,使用一个函数,将输入图像的每个单个像素值转换为输出图像的相应像素值。功能point()可用于此。每个像素的值介于 0 和 255 之间(包括 0...
img=cv.imread('example.jpg')cv.imshow('Original',img)cv.waitKey()#Use cvtColor,to convert to grayscale gray_img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow('Grayscale',gray_img)cv.waitKey(0) (2)旋转图像 OpenCV有助于使用从0到360度的任意角度旋转图像。
选择色彩空间(这里添加了 RGB和HSV,存储在字典中,方便验证使用): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def select_colorsp(img, colorsp='gray'): # Convert to grayscale. gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Split BGR. red, green, blue = cv2.split(img) # Convert...
tmp_image = tmp_image.convertToFormat(QImage.Format_Grayscale16)# 获取图片的宽度高度信息 size = QSize(width, height)# 缩放图像 photo.convertFromImage(tmp_image.scaled(size, Qt.IgnoreAspectRatio))只是加入了一行代码就可以将全部图像转化为灰度显示。这里就不再截图了，喜欢这个小项目的小伙伴关注我，...