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...
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使用Image.convert方法将图像转换为灰度图。'L'模式表示灰度图。 python gray_image = original_image.convert('L') 保存灰度图到指定路径: 使用Image.save方法将灰度图保存到指定路径。 python # 替换为你希望保存灰度图的路径和文件名 gray_image_path = 'path_to_save_gray_image.jpg' gray_image.save(gr...
第一个参数是输入图像,第二个参数是转换的颜色空间。 4. 保存灰度图像 现在,我们已经将图像转换为灰度图像。我们可以使用cv2.imwrite()函数将其保存到硬盘上。下面是保存图像的代码: cv2.imwrite("gray_image.jpg",gray_image) 1. 这里,我们使用cv2.imwrite()函数将灰度图像保存为"gray_image.jpg"文件。你可以...
# 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 =
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...
但这种方式只能保存RGB彩色图像,如果网络的输出是单通道灰度图像,则该函数依然会输出三个通道,每个通道的数值都是相同的,即“伪灰度图像”,虽然从视觉效果上看不出区别,但是图像所占内存比正常情况大了两倍。 那么如何保存真正的灰度图像?首先转入save_image()函数进行探究: ...
使用cv2.imwrite()保存灰度.png图像不起作用是因为cv2.imwrite()函数默认将图像保存为彩色图像。要保存灰度图像,需要在保存之前将图像转换为灰度。下面是解决方法: 1. 将图像...
在云计算领域中,使用matplotlib保存灰度图像并在加载时具有多个通道是不可能的。因为灰度图像只有一个通道,即灰度通道,它表示图像中每个像素的亮度值。灰度图像的每个像素值都是一个介于0到255之间...
Python保存灰度图片到指定位置 在Python中,我们可以使用PIL库(Pillow)来处理图像并保存灰度图片到指定的位置。下面将介绍具体的步骤和代码示例。 步骤 1. 安装PIL库 如果你还没有安装PIL库,可以通过以下命令来安装: pipinstallPillow 1. 2. 打开和处理灰度图片 ...