# Python OpenCV: 将灰度图转换为RGB图像
1 '; 20 21 //??? 22 if ($rgbarray['red'] < 125 || $rgbarray['green'] < 125 || 23 $rgbarray['blue'] < 125 24 ) { 25 $data[$i][$j] = 1; 26 } el...
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2016-10-26 13:31:00
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前言本章内容都是和图像处理相关的，学习颜色空间的变换，几何变换，图像平滑，形态学变换，边缘检测，轮廓检测等知识。正文1、 颜色空间转换 OpenCV中有数百种关于不同颜色空间之间的转换的方法。当前计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV； .灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，例如人脸检测 .BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素
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2023-11-07 23:10:54
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YCrCb
YCrCb在视频压缩和一些数字图像处理中使用得比较多，是一种基于人眼感知的颜色空间。 在OpenCV中，从RGB空间转换到YCrCb空间的公式如下： 注意从RGB到YcrCb的公式并不是唯一的， // Y = 0.2990R + 0.5870G + 0.1140B /
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2024-02-26 18:28:50
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前言在上一篇理论文章中我们介绍了YUV到RGB之间转换的几种公式与一些优化算法，今天我们再来介绍一下RGB到YUV的转换，顺便使用Opengl ES做个实践，将一张RGB的图片通过Shader
的方式转换YUV格式图，然后保存到本地。可能有的童鞋会问，YUV转RGB是为了渲染显示，那么RGB转YUV的应用场景是什么？在做视频编码的时候我们可以使用MediaCodec搭配Surface就可以完成，貌
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2024-07-04 05:30:33
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test pattern: solid color. { 0x4322,0x03},//B Gb R Gr all 0x03FF { 0x4323
原创
2022-12-23 00:01:32
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一、基础
对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式：Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114二、整数算法 而实际应用时，希望避免低速的浮点运算，所以需要整数算法。 注意到系数都是3位精度的没有，我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法：Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度，现
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2021-07-12 10:48:53
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图像的基本操作一、图像色彩空间转换1.1 基本知识1.2 创建类1.3 编写主函数1.4 测试结果二、图像对象的创建与复制2.1 什么是Mat2.2 创建空白图像2.3 图像的复制 一、图像色彩空间转换1.1 基本知识色彩空间转换函数：cvtColorCOLOR_BGR2GRAY = 6 //6彩色到灰度
COLOR_GRAY2BGR = 8 //8灰度到彩色
COLOR_BGR2HSV = 4
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2023-11-13 22:22:58
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一、颜色空间转换import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('lena.jpg')# 转换成灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('gray', img_gray)
cv2.waitKey(0)颜色转换其实是数学运算
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2023-07-05 17:46:40
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1.原理RGB无法直接转换成LAB，需要先转换成XYZ再转换成LAB，即：RGB——XYZ——LAB因此转换公式分两部分：（1）RGB转XYZ假设r,g,b为像素三个通道，取值范围均为[0,255]，转换公式如下： （1） （2） （3） M=0.4124,0.3576,0.1805
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2024-03-18 11:37:59
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一、HSV颜色模型介绍HSV（Hue, Saturation, Value）是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型。该模型中颜色的参数分别是色调（H）、饱和度（S）、明度（V）。（1）色调 H：用角度度量，取值范围为0°～360°。从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°。（2）饱和度 S
# Python中的OpenCV：灰度图像转RGB颜色设置
在图像处理领域，OpenCV是一个功能强大的工具。对于刚入行的小白而言，学习如何将灰度图像转换为RGB图像是基础但重要的一步。本文将为你详细介绍实现这一过程的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是灰度图像转换为RGB的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
YUV420转换为RGB24/BR24YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点，但大多数图像处理操作都是基于RGB格式。因此当要对图像进行后期处理显示时，需要把YUV格式转换成RGB格式。RGB与YUV的变换公式如下：YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算：Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 BU = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5
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2024-05-08 13:29:01
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红外热成像运用光电技术检测物体热辐射的红外线特定波段信号，将该信号转换成可供人类视觉分辨的图像和图形，并可以进一步计算出温度值。红外热成像技术使人类超越了视觉障碍，由此人们可以「看到」物体表面的温度分布状况。 同一目标的热图像和可见光图像是不同的，它不是人眼所能看到的可见光图像，而是目标表面温度分布图像，或者说，红外热图像是人眼不能直接看到目标的表面温度分布，变成人眼可以看到的代表目标
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2024-05-01 15:20:17
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# 使用Python将RGB图像转换为灰度图像的完整指南
在计算机视觉和图像处理的领域，将RGB图像转换为灰度图像是一个基本但非常重要的操作。本文将详细介绍如何在Python中实现`rgb2gray`的功能，并为刚入行的开发者提供清晰的代码示例和注释。我们将按照以下的流程进行：
## 流程
以下是操作的基本步骤：
| 步骤 | 描述
最近在学习视频的颜色空间转换，由于摄像机拍出来的视频很多都是用YUV格式保存的，而颜色空间的转换必须在RGB颜色模型上才能完成，所以第一步自然就是将YUV颜色模型转成RGB颜色模型。在网上查到了许多的YUV与RGB互转的公式，但是总觉得有些杂乱，没有系统的总结。首先说一说YUV颜色模型，单单就YUV颜色模型来说，就有很多中叫法，而且总是让人颇感困惑。一般来讲，我们把YUV、Y`UV、YCbCr,
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2024-06-18 19:31:23
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更新答案信息here告诉我，Android NV21图像与所有Y(亮度)值连续存储，并以全分辨率采样，然后以V和U采样交错存储，分辨率为1/4(高度的1/2乘以宽度的1/2)。我在下面创建了一个虚拟的NV21帧，并将其转换为OpenCV BGR格式，这也确认了布局和OpenCV解释它的方式。下面所有的代码都是按从上到下的顺序工作的，所以只需删除图像并将所有行合并在一起就可以生成一个Python脚本
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2024-04-11 14:30:40
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BGR转RGBopencv:BGR转RGB 代码如下。// An highlighted block
Mat srcImg =imread("1.jpg");//读图，MAT图片格式默认是BGR
Mat destImg ;
cvtColor(srcImg,destImg,COLOR_BGR2RGB);//用opencv把BGR转为RGB，转为BGR的结果放在destImgopencv的MAT类型转
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2024-03-03 14:14:24
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Opencv提供了不同颜色模型之间转换的函数cvtColor，可以很容易的将一种颜色模型转换为另一种颜色模型。原型CV_EXPORTS_W void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );功能：转换一种颜色空间到另一种颜色空间。在转换RGB颜色空间的情况下，通道的顺序应该被明确指定 (RGB 或 B
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2024-07-25 10:32:30
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