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dst:目标图像,用于存储转换后的图像。 code:指定颜色空间转换的类型,例如cv::COLOR_BGR2GRAY表示将 BGR 彩色图像转换为灰度图像、COLOR_BGR2HLS; dstCn:可选参数,指定目标图像的通道数,默认为 0,表示与源图像通道数相同。 4、保存图像(cv::imwrite) cv::imwrite函数用于将图像保存到文件中。 using namespace c...
前面说了这么多其实就是让我们生成一张我们能保存的灰度图就行了，把从安卓层传上来的Alpha值赋给RGB三个颜色，Alpha值等于1就能生成一张我们引擎中看到的灰度图了。下面直接说我的做法。第一种做法，保存时修改图片的每一个像素点数据，再进行保存，代码如下，但是这个做法如果图片分辨率太高会卡死主线程，建议下...
importcv2# 读取彩色图像image_color=cv2.imread('image.jpg')# 读取灰度图像image_gray=cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 使用cv2.imread()函数读取图像,第一个参数是图像文件的路径。 如果要读取彩色图像,直接调用cv2.imread()即可。 如果要读取灰度图像,可以使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数,将图像读...
如果是在一张图片里要保存两个不同的灰度图，把两张不同灰度的图片储存在两个不同的颜色通道里就行...
1、将visio图保存为pdf,打开pdf 2、采用shift+win+s进行屏幕 ,选择区域截图 3、将截图放入pycharm中,利用代码转化为灰度图 fromPILimportImage rgb_image= Image.open('img/1111.png') gray_image= rgb_image.convert('L') gray_image.save('img/灰度1111.jpg')...
# 灰度图处理与图片保存 # 1. 读取BGR图(默认读取) import cv2 # opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 img =
假设存储的是mask灰度图 cv2.imwrite("test.png", mask )cv2.imread("test.png", cv2.IMREAD_GRAY...
可以。原来是单通道的，直接cvSaveImage，原来是3通道的，先用cvCvtColor转换为单通道，再用cvSaveImage保存