导入库:我们首先从PIL库中导入Image模块。 定义函数:rgb_to_gray函数接受两个参数:输入图像路径和输出图像路径。 打开图像:使用Image.open()方法打开指定路径的RGB图像。 转换图像:使用img.convert('L')将RGB图像转换为灰度图像,其中’L’表示灰度模式。 保存图像:使用img_gray.save()方法将转换后的图像保存至指定...
二、RGB转HSV1.转换颜色空间 在OpenCV 中有 超过150 种进行颜色空间转换的方法。但是你以后就会发现我们经常用到的也就两种:BGR↔Gray 和 BGR↔HSV。 我们用到的函数是cv2.cvtColor(input_imageflag),其中flag就是转换类型。 对于BGR↔Gray的转换,我们使用的flag就是 cv2.COLOR_BGR2GRAY 1. 同样对...
将RGB图像转换为灰度图 使用cv2.cvtColor()方法将图像从BGR(或视为RGB)转换为灰度图。 python gray_image = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 显示或保存转换后的灰度图 使用cv2.imshow()方法显示图像,并使用cv2.imwrite()方法保存图像。注意,在显示图像后,使用cv2.waitKey(0)和cv2.destroyAl...
cv2.COLOR_HSV2BGR:HSV 转 BGR cv2.COLOR_BGR2GRAY:RGB 转 GRAY 在OpenCV 中,图像的默认色彩空间通常是 BGR(蓝、绿、红),与 RGB 的差别仅在于通道顺序。 cv2.cvtColor() 接收3个参数。 cv2.cvtColor(src, code[, dstCn]) -> dst src:要处理的图像。 code:色彩空间转换代码,比如 cv2.COLOR_BGR2HSV...
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.
三、RGB转灰度 #将RGB影像转换为灰度图像 data = 0.299 * data1 + 0.587 * data2 + 0.114 * data3 四、保存 # 保存灰度图像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') gray_tif = driver.Create('E:\OutPut\gray.tif', width, height, 1, gdal.GDT_Float32) ...
This example converts an image with RGB channels into an image with a single grayscale channel. The value of each grayscale pixel is calculated as the weighted sum of the corresponding red, green and blue pixels as:: Y = 0.2125 R + 0.7154 G + 0.0721 B ...
1.RGB就是指Red,Green和Blue,一副图像由这三个channel(通道)构成 2.Gray就是只有灰度值一个channel。 3.HSV即Hue(色调),Saturation(饱和度)和Value(亮度)三个channel 切记(纯属个人理解): 1.百度百科说,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一按照一种转换关系用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),...
你可以这样做：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as mpimg def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114]) img = mpimg.imread('image.png') gray = rgb2gray(img) plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap...