颜色空间缩减如果图像矩阵存储的是单通道像素,那么像素有256种可能取值,但是如果是是三通道的图像,那么像素就有256×256×256种可能性,如此多的颜色会对我们处理产生较大的影响。实际上,仅用颜色中有代表性的很小部分就可以达到同样的效果了,这时候颜色空间缩减就显得尤为重要。颜色空间缩减的基本原理是:将现有颜色空间数除以某一特定值,以得到较少的颜色数,比如颜色值0~9取0, 10~19取1,以此类
转载 2024-02-24 11:18:31
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1.图像行列数,通道数(shape属性) 一个图像像素的行列数(高、宽)、通道数可以通过shape属性获取,需要注意的是numpy数组的shape属性下标0表示的图像的行数(rows,高),下标1表示的是列数(cols,宽),下标2表示的是通道数,但是如果是灰度图shape是一个二元组,则不存在下标2的元素。(行列,高宽,01)import numpy as np import cv2 img
1.RGB三通道的解释 彩色图像,是由RGB三个通道合并起来得到的。如果R,G,B分离,它们就分别对应一个单通道图像(因为都是单通道,所以为灰度图像) 当然,这三个单通道图像再经过合并,就会恢复成原本的彩色图像了下图中间的R,G,B图,并不是分离,而是3通道中其他两个通道置0了 。 这时,如果再通过BGR2GRAY转换色彩空间,就可以得到对应的单通道图像。2.通道分离实现API 分离通道要用到sp
今天发现对OpenCV的矩阵维度和通道还不太理解,所以有必要花点时间整理一下这两个点。OpenCV中图像的通道可以是1、2、3和4。其中常见的是1通道和3通道,2通道和4通道不常见。1通道的是灰度图2通道的图像是RGB555和RGB565。2通道在程序处理中会用到,如傅里叶变换,可能会用到,一个通道为实数,一个通道为虚数,主要是编程方便。RGB是16位的,2个字节(5+6+5),第一个字节的前5位
转载 2023-12-06 20:42:34
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概念无损压缩是对文件本身的压缩,和其它数据文件的压缩一样,是对文件的数据存储方式进行优化,采用某种算法表示重复的数据信息,文件可以完全还原,不会影响文件内容,对于数码图像而言,也就不会使图像细节有任何损失。有损压缩是对图像本身的改变,在保存图像时保留了较多的亮度信息,而将色相和色纯度的信息和周围的像素进行合并,合并的比例不同,压缩的比例也不同,由于信息量减少了,所以压缩比可以很高,图像质量也会相应
# 实现Python OpenCV 单通道图像 ## 1. 流程图 ```mermaid stateDiagram 开始 --> 读取图像 --> 转换为单通道 --> 显示图像 --> 结束 ``` ## 2. 步骤及代码 ### 2.1 读取图像 ```python import cv2 # 读取彩色图像 image = cv2.imread('image.jpg') ``
原创 2024-04-29 04:35:30
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# Python OpenCV: 实现单通道到多通道图像的转换 在图像处理领域,经常需要将单通道图像转换为多通道图像。例如,我们可能会将灰度图像(单通道)转换为RGB(多通道)格式,以便进行更进一步的处理或展示。在这篇文章中,我们将详细介绍如何使用Python和OpenCV单通道图像转换为多通道图像。 ## 流程概述 在开始之前,让我们先了解实现这项任务的基本步骤。我们可以将整个过程分解为
原创 10月前
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# 使用Python OpenCV将多通道图像转换为单通道图像 在计算机视觉和图像处理领域,图像的色彩空间和通道数是非常重要的概念。图像可以由一个或多个通道组成,例如灰度图像是单通道的,而彩色图像通常是三个通道的(如RGB)。在某些应用中,例如图像分析、处理和机器学习,我们可能需要将多通道图像转换为单通道图像。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库实现这一操作,并提供相应的代码示例。
原创 2024-08-02 12:26:27
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# 用 OpenCV 实现 Python 单通道转多通道 在计算机视觉中,图像常常需要转换成不同的通道格式。比如,你可能需要将单通道的灰度图像转换为三通道的 RGB 图像。本文将详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现这一过程。 ## 整体流程 在进行转换之前,首先我们需要明确整件事情的流程。下面是转换单通道图像为多通道图像的步骤: | 步骤 | 描述 | |------|-
原创 10月前
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目录前言:本篇学习内容:注:1.分离颜色通道、多通道图像混合1.1 分离颜色通道1.2 多通道图像混合2.设置ROI、两张图片的混合2.1 设置ROI2.2 两张图片的混合参考文献: 前言:笔者目前在校本科大二,有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究,准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容,故记录学习笔记,同时,由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识,会尽量根据自己的理解,指出O
图像加载和保存上次我们测试了搭建的开发环境,现在我们详细讲一下,怎么读取图片并显示出来以及图片的保存和摄像头的调用1.什么是图像计算机“看到”的图像其实是一个一个像素点构成的,每个像素点都有对应的数值。 所以图像时结构化存储的数据信息。图像属性: 通道数目:一般的RGB图片,通道数目(channels) 是3个(红、绿、蓝);而monochrome图片,通道数目(channels)是1。高
Mat 基础图片在计算机中的本质就是一个数组。其中 Mat 就是在 OpenCV 中图像的表示形式,因此简单介绍 Mat 中一些常用的基础知识。其中 Mat 类中有一些基本属性:cols :矩阵列数rows:矩阵行数channels:通道数type:数据类型total:矩阵总元素数data:指向矩阵数据块的指针其中 Mat 排列方式如下: 通道顺序为 BGR1、Mat 类型在访问图片像素点时,了解
图像通道单通道:灰度图,黑白图 三通道:彩色图 四通道:彩色图 +透明程度matx.h是opencv中的一个基础类 所有对图像的操作归根到底都是对矩阵的操作介绍1.头文件#include "opencv2/core/cvdef.h" #include "opencv2/core/base.hpp" #include "opencv2/core/traits.hpp"2.矩阵操作定义struct C
昨天学习了图像的基本操作和视频的基本操作,说白了视频就是不断读取每一帧图像然后展示出来。那么今天学习的内容就是昨天的进一步深入,下面我们开始今天的内容ROI提取ROI就是你的兴趣点,一张图片中你想要的部分,那么由于img是ndarray类型的一个三维数组,那么可以通过切片的方式来选择你想要的像素点。 注意img是(y,x,bound),即第一纬度代表y轴上栅格的索引,第二纬度代表x轴上栅格的索引,
这几天一直在跟着浅墨的博客学习OpenCV,关于【OpenCV入门教程之五】 分离颜色通道&多通道图像混合 本人提出一些自己的看法: 1、首先感谢浅墨的OpenCV教程,写的很详细,通俗易懂,受益匪浅, 2、因为最初的设想是想将一张图片的颜色分别呈现出红色,蓝色,绿色,而不是像浅墨是将感兴趣的区域做颜色的变化。所以我首先是分离颜色通道,然后在将各种颜色通道与灰度图进行混合,这样就
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1. 什么是图像的通道?在了解 CvType 这个常量类之前,需要先知道图像的通道是什么。OpenCV 中,图像可以分别为1,2,3,4 通道。1 通道为灰度图;2 通道的图像是RGB555和RGB565。2通道图在程序处理中会用到,如傅里叶变换,可能会用到,一个通道为实数,一个通道为虚数,主要是编程方便。RGB555是16位的,2个字节,5+6+5,第一字节的前5位是R,后三位+第二字节是G,第
转载 2023-08-18 22:55:11
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通道进阶 1.单向通道以及单向通道的作用 单向通道就是只能发不能收,或者只能收不能发的通道。示例:var uselessChan = make(chan <- int, 1)只能发不能接收通道 ,var uselessChan = make(<-chan int, 1)只能接收不能发送通道. 单向通道可以用来限制代码行为:
转载 2024-02-22 20:42:57
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目标加载图片,显示图片,保存图片OpenCV函数:cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite() 教程大部分人可能都知道电脑上的彩色图是以RGB(红-绿-蓝,Red-Green-Blue)颜色模式显示的,但OpenCV中彩色图是以B-G-R通道顺序存储的,灰度图只有一个通道。图像坐标的起始点是在左上角,所以行对应的是y,列对应的是x:加载图片使用cv2.imre
我们经常想要绘制各种形状,为此,OpenCV提供了一系列功能,可以绘制直线,矩形,圆等。OpenCV的绘图功能适用于图像,但其中大多数仅影响前三个通道,在单通道图像的情况下仅默认第一个通道。大多数绘图支持颜色,厚度,线条类型的修改。当指定颜色时,使用Scalar对象,大部分只使用前三个值。有时可以使用Scalar中的第四个值来表示alpha通道,但绘图函数目前不支持alpha混合。另外, Open
通道分离函数split()功能:把一个多通道队列分离成几个单通道的队列。如果你需要提取一个单通道或者做一些其他的复杂的通道排列组合,使用mixChannels。 函数原型1:CV_EXPORTS void split(const Mat& src, Mat* mvbegin);参数说明:参数1 src 输入多通道数组参数2 mvbegin 输出数组,数组的大小必须与src.ch
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