图片是由像素点矩阵组成的，对图片的操作即为对像素点矩阵的操作。只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个像素点的颜色。1：读入正常图片进行图片灰度处理import cv2，copy, math
#读入原始图像
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2023-06-30 14:16:47
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目录python OpenCV介绍cmd安装模块读取图片将图片转为灰度图片python OpenCV介绍OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了P
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2023-06-27 11:04:53
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Task01：Opencv基本了解、图像读取和绘图8 bits（位值）-> 256 levels（分辨率）灰度图像：0黑色-255白色，将灰色分成256级，一层全彩图像RGB：颜色通道（红、绿、蓝），三层，每层的0-255代表该层颜色的亮度像素：VGA：640*480HD：1280*720FHD：1920*10804K：3840*2160打开照片：import numpy as np
imp
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2024-04-25 17:18:35
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返回OpenCV-Python教程在OpenCV中通常使用cvtColor()进行色彩空间的转换，它可以实现彩色图像在各种色彩空间里的转换，也可以用于彩色图像和灰度图像之间相互转换，但是在彩色图像转换到灰度图像后，再用该灰度图转换回彩色图像只是名义上多通道的彩色图像，人眼看到的却不是“彩色”了。下面这个例子展示了这个彩转灰、灰转彩的过程：#vx:桔子code / juzicode.com
impo
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2023-06-29 14:28:51
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我这里使用的是opencv3.0。0的版本，运行环境为vs2013实现代码#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\types_c.h>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.h
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2023-07-06 15:37:01
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在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个
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2024-03-04 11:07:20
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好久没更新，趁今天要做核酸回不了宿舍，把今天的学习的opencv知识先记录一下！运行环境是：pycharm话不多说，献上代码再说：import cv2 # opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取图片；括号里面填写好路径就行！！
img = cv2.imread("./123.jpg")
pr
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2023-10-09 16:48:36
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图像载入、显示、保存函数： 1 图像载入函数:imread() Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径（绝对路径和相对路径） flags是int类型的变量
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2024-07-27 14:45:33
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学习openCV也有一段时间了，今天想着怎么把图片显示在MFC上，就开始百度找案例和方法，结合了许多大神的博客，总结了他们的东西，完成了自己想要的东西，把自己做的过程贴出来，仅供参考。1.建立MFC工程文件2，由于以后的代码会用到CvvImage类，而opencv2.3以后就去掉了对它的支持，这里先介绍添加CvvImage支持的方法，直接能用的可以略过这一步。点“头文件”和“源文件”，单击右键，新
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2024-08-22 07:24:28
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256256 OpenCV可以将彩色图转换成灰度图，这不难理解。但是OpenCV能将灰度图转换成彩色图，这也太厉害了吧。想象一下，将图1中的灰度图输入进去，出来的竟然是图2这种的彩色图，也太不可思议了，可事实是我想多了。 图1 lena_gray 图2 lena_rgb 首先看看彩色图是怎么转换成灰度图的，先读入照片 import cv2
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2023-10-12 08:48:04
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图像载入、显示、保存函数：1 图像载入函数:imread() Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径（绝对路径和相对路径） fl
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2023-11-23 19:02:19
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opencv实验的小总结，对很多原理不是很理解，便打算做个记录方便自己以后回顾。代码和相关图片都上传至个人仓库opencv-python了，以方便自己查阅复习。（一）使用OpenCV进行RGB到HSV和YUV色彩空间转换，并显示保存。• HSV分别是色调（Hue），饱和度（Saturation）和明度（Value）•YUV中Y表示明亮度，U、V表示色度(浓度)；色度信号是由两个互相独立的信号U和V
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2023-08-04 15:48:19
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1、图像简介图像主要是由一个个像素点组成。 计算机中的像素点的取值范围为0~255，数值大小表示该点的亮度。 RGB称为图像的颜色通道，其中R表示红色通道，G表示绿色通道，B表示蓝色通道。 灰度图只有一个通道，该通道主要用于表示亮度。2、读取图像OpenCV 提供了函数 cv2.imread() 来读取图像，该函数支持各种静态图像格式，比如 *.jpg、*.png、*.jp2、*.dib、*.bm
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2023-11-09 09:17:40
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对图片进行操作时经常会涉及到不同通道数据提取，在OpenCV中提供了很多比较便捷的操作函数，本文涉及函数如下：1.cvtColor 颜色空间转换 2.convertTo 图片数据类型转换 3.split 图片通道分离 4.merge 图片不同通道合并 5.extractChannel 抽取图片某一个通道 6.applyColorMap 灰度图转伪彩色图1.函数cvtColor定义：void cvt
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2023-10-12 06:21:24
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一、开发前准备pycharm版本：2023.1 python版本：3.7.5 opencv-python版本：4.5.4.60二、图像的灰度转换灰度处理的操作很简单，只需要在第一部分的基础上加上一行代码即可，完整代码如下：import cv2
img = cv2.imread('st.jpg')
cv2.imshow('img', img)
# 对图像进行灰度转换
gray_img = cv2.
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2023-08-29 11:04:18
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1、使用numpy的item()、itemset()操作图像像素处理灰度图像：#coding:utf-8
import cv2
import numpy as np
#读取一张灰度图
gray_image = cv2.imread("cat.jpeg", 0)
cv2.imshow("before", gray_image)
rows = gray_image.shape[0]
cols = g
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2023-08-19 13:47:34
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# 如何使用Python OpenCV存储灰度图
## 简介
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python OpenCV库来存储灰度图像。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了各种功能来处理图像和视频。存储灰度图像是图像处理中的一个常见任务，它可以将彩色图像转换为灰度图像，从而减少图像的尺寸和复杂度。
## 整体流程
下面是使用Python OpenCV存储灰度图像的整个流程的简单
原创
2024-01-19 10:10:28
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本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容。基本思想是读入一张照片图，然后通过各种变换转化成素描图。为了演示方便，我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材。1)漫画风格先来说第一种方法，这种方法的核心思想是利用了名为“阈值化”的技术，这种技术是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而进行的像素级别的分割。如果想要把一张图片转化为只呈现黑色和白色的素描图，就需要对
彩色图片可以通过python运行得到灰度图import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread("xg11.jpg")
# 灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示
cv2.namedWindow('gray', 0)
cv2.imshow("gray", gray)
cv2.waitKey()
cv2.de
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2023-07-02 15:15:52
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什么是直方图什么是直方图? 直方图是对数据的集合 统计 ，并将统计结果分布于一系列预定义的 bins 中。 这里的 数据 不仅仅指的是灰度值 (如上一篇您所看到的)， 统计数据可能是任何能有效描述图像的特征。 先看一个例子吧。 假设有一个矩阵包含一张图像的信息 (灰度值 0-255):如果我们按照某种方式去 统计 这些数字，会发生什么情况呢? 既然已知数字的 范围 包含 256 个值, 我们可以将
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2024-04-29 23:27:42
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