今天用python opencv 函数 cv2.imread加载图像。图像是单通道的但是加载完之后就变成三通到了。处理了半天的bug才发现是这里出现了问题。介绍一下imread函数： c++函数模型#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
Mat cv::imread(const String & filename,int flags = IMREAD
转载
2024-07-26 10:39:54
98阅读
本节内容是Sobel边缘检测，用OpenCV的Sobel()函数来计算图像的一阶导数。另外，OpenCV还提供了一种更精确的计算方法，Scharr()函数，计算时核大小为3*3。理论前面的例子，已经接触到了图像卷积运算。最终要的卷积运算之一是用于计算图像的导数（或近似导数）。为什么图像中导数的计算很重要，看下面边缘检测的例子。 很容易观察到上面图像中像素灰度值变化没有规律
转载
2024-04-23 17:32:05
140阅读
作者：方圆圆 01 图像的颜色空间 彩色图像比灰度图像拥有更丰富的信息，它的每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)3个分量来表示的，每个分量介于0～255之间。
图像中呈现的不同的颜色都是由R、G、B这3种颜色混合而成的。在OpenCV里面，彩色图像拥有3个颜色通道，但是通道的顺序是可以变换的，RGB、BRG、BGR、GBR、GRB都有可能。
在读取一幅图像的时候
色彩空间 在图像处理的任务中色彩空间的选取合理也是重要的一部分，根据任务场景的特性，选取具有合适属性的色彩空间，往往能出现事半功倍的效果。现如今使用较多的色彩空间包含RGB，YUV，HSV等。*RGB色彩空间*是计算机系统中最常用的色彩空间，根据光的三原色组成原理，设置了红，绿，蓝三个通道。用整数表示法时，把颜色色阶分成255个等级，即三通道数值取值范围在[0, 255]。色阶等级越高，该通道的色
C++ onnx转engine并推理全过程解析（基于去噪网络），设置动态维度、多输入cuda流推理下载cuda、cudann、tensorrt1、首先导入必要的头文件2、创建logger、builder、network、parser3、解析模型并设置config4、设置profile，进行维度设置5、将engine写入文件这里给出onnx转engine的完整代码6、实现engine模型推理6.1
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//-----------------------------------【全局函数声
halcon例程 inspect_solar_fingers.hdev 注释Halcon中的几个窗口：图形窗口
左上角坐标为(0,0)，x轴向下延伸，y轴向右延伸，z轴代表灰度变量窗口程序窗口检测太阳能板上的缺陷检测流程：三通道图分解成三张单通道图筛选出灰度在指定范围内的区域并将每一个区域自己连接起来选出好的区域和杂乱的区域在整个图片上找，如果既不是好的区域，也不是杂乱的区域，那就是有问题的区域*
上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。而为了更好的观察一些图像材料的特征，有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行分别显示和调整。通过OpenCV的split和merge方法可以很方便的达到目的。这就是我们这篇文章的主要内容。依然是先看一张截图吧： 一、分离颜色通道&
转载
2024-01-09 17:59:23
59阅读
在Learning OpenCV书中，讲到一个基础数据类型CvMat，其中有一段程序： 1 Example 3-9. Summing all of the elements in a three-channel matrix
2 float sum( const CvMat* mat ) {
3
4 float s = 0.0f;
5 for(int row=0; row
转载
2024-06-19 15:56:01
19阅读
# 使用OpenCV和Python将三通道图像转换为四通道
## 引言
在使用OpenCV和Python进行图像处理时，有时需要将三通道的图像（RGB）转换为四通道的图像（RGBA）。本文将介绍如何使用OpenCV和Python实现这一转换过程。
## 流程概览
下面是将三通道图像转换为四通道图像的流程概览：
```mermaid
journey
title 转换三通道图像为四通道图
原创
2024-02-02 11:23:00
873阅读
为了更好地观察一些图像材料的特征，有时需要对RGB三个颜色通道的分量分别进行显示和调整。通过OpenCV的split和merge方法可以很方便地达到目的。1. 通道分离：split()函数split()函数用于将一个多通道数组分离成几个单通道数组，公式如下：split()函数原型如下：C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);
C++: vo
转载
2024-02-22 14:06:20
469阅读
1、读入图像函数：cv2.imread(读取路径，读取方式) 常见的读取方式有三种读取方式含义数字表示cv2.IMREAD_COLOR默认值，加载一张彩色图片，忽视透明度1cv2.IMREAD_GRAYSCALE加载一张灰度图0cv2.IMREAD_UNCHANGED按照图片的原始方式加载图像，包括它的Alpha通道-1import cv2
img=cv2.imread('test.j
转载
2023-12-25 20:42:43
340阅读
Opencv中对彩色图的操作同样可以应用于灰度图和二值图，彩色图与灰度图直接的区别在于颜色类型空间类型的不同，这里以彩为操作示例。RGB、BGR、LAB、HSV是常见的3通道（CV_8UC3、CV_32FC3）彩色图类型，灰度图通常是一个通道的图像，二值图的数据类型与灰度图是一样的（CV_8UC1）。一、读取|保存图像imread函数用于读取图像，imread( const String&
转载
2023-12-13 00:02:01
94阅读
/*************************************************// Method: convertTo3Channels// Description: 将单通道图像转为
转载
2022-08-06 00:05:16
1375阅读
opencv 和 matlab 在处理彩色图像的时候，通道的存储顺序是不同的。 matlab 的排列顺序是R,G,B； 而在opencv中，排列顺序是B,G,R。 下面通过一个小程序看看opencv中的三个通道。 // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM...
转载
2014-10-18 21:15:00
1309阅读
2评论
opencv 和 matlab 在处理彩色图像的时候，通道的存储顺序是不同的。matlab 的排列顺序是R,G,B； 而在opencv中，排列顺序是B,G,R。 下面通过一个小程序看看opencv中的三个通道。// PS_Algorithm.h#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#inc
在处理图像和计算机视觉问题时，常常需要将图像从单通道（灰度）转换为三通道（RGB）。在Python中，使用OpenCV库非常方便地完成这一任务。下文将详细介绍如何实现“Python OpenCV转三通道”的过程。
为了深入理解该问题，我们需要先明确它的背景和技术定位。图像处理和计算机视觉技术应用广泛，尤其在自动驾驶、监控、医疗影像等领域。
```mermaid
quadrantChart
# 教你实现 OpenCV Python 三通道图像
在计算机视觉中，图像通常由多个颜色通道组成。OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，可以很方便地处理图像。本文将会教你如何使用 OpenCV 在 Python 中创建和操作一个三通道图像。我们将以流程图的形式概述整个步骤，并配合详细代码来讲解每一步的具体实现。
## 1. 整体流程
在开始之前，我们可以把整个流程分为以下几个步骤：
opencv 和 matlab 在处理彩色图像的时候，通道的存储顺序是不同的。
matlab 的排列顺序是R,G,B； 而在opencv中，排列顺序是B,G,R。
下面通过一个小程序看看opencv中的三个通道。
// PS_Algorithm.h
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include
转载
2014-10-18 21:15:00
947阅读
2评论
计算机视觉基础知识1.|图像的最小单元-像素 在计算机中像素的值通常是用8位的无符号整型表示，取值范围是O-255。 假设图片的颜色变化从黑到白分成256级，这种类型的图片就是我们常说的黑白图片，也叫作单通道图片。 2. RGB三原色 我们生活中的图像都是有RGB三原色构成的︰R是Red红色，G是Green绿色，B是Blue蓝色。在计算机中RGB这三个颜色的取值通常也是在0-255之间。彩色图片有
转载
2024-10-26 09:08:38
50阅读
