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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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
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2024-02-16 10:28:40
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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
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2023-12-06 20:42:34
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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，
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2024-01-30 00:25:09
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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
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2024-02-18 21:59:23
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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
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2024-05-15 03:21:25
188阅读
# Python OpenCV保存单通道图像
的具体含义。指的是三通道。（0），（1），（2）分别表示BGR；Vector<Mat>结构的使用。将Mat类型的数据转化成了具有多个单通道的容器？灰度图的具体含义。和单通道的区别。灰度图即是单通道图，表示只有一个通道有值，那此时不应该是显示为这个通道的颜色吗？Mat bw = threshval < 128 ? (img < threshval) : (i
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2023-10-08 10:31:06
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前言最近写代码总是提笔忘api，因为图像处理代码写的比较多，所以想着把一些常用的opencv的api，包括numpy的api做一个记录，后面再忘记的时候，就不用去google挨个搜索了，只需要在自己的博客中一查就全知道了。这个博客也会持续性一直更新，主要把漏掉的api挨个补齐。api接口和示例代码1、图片基操这类就不需要写api接口说明了，直接上代码import cv2
import numpy
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2024-03-03 23:09:01
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1.cv2.imread()读入图片# 读入图片
cv2.imread( const String& filename, int flags )
# filename： 表示图像的路径。
# flags：读取图像的方式。
# -1，读取原图, 不进行任何改变
# 0，以灰度图方式读取原图
# 1,RGB方式读取原图
# 更加具体点：
enum ImreadModes {
# 使用 Python 和 OpenCV 创建单通道黑图像
在计算机视觉和图像处理领域，图像的创建和操作是常见的任务之一。本文将向你介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库创建一幅单通道的黑色图像。我们将通过一个逐步指导的方法来完成这一任务。为了方便理解，我们还将用表格、状态图和类图来展示整个过程。
## 流程概述
下面是创建单通道黑图像的流程步骤表：
| 步骤 | 描述
目录前言1、OpenCV实现单通道转三通道2、判断图像通道数进行转换3、程序实现代码4、实现效果5、源码学习 前言在项目中，可能一些输入的图像要求是RGB的图像格式，但是手边只有单通道的黑白相机进行采图，这时就需要将8位的单通道图像转换成24位的三通道图像，一般都是使用3个8位图像叠加成三通道图像。1、OpenCV实现单通道转三通道首先创建一个CV_8UC3的三通道图像，图像大小尺寸与单通道图像
## opencv单通道图像转三通道图像python
在计算机视觉中，图像处理是一个重要的步骤。有时候，我们会遇到单通道图像（例如灰度图像），但是我们可能需要将其转换为三通道图像（彩色图像）。这篇文章将介绍如何使用Python中的OpenCV库将单通道图像转换为三通道图像。
### 单通道图像和三通道图像的区别
在开始之前，让我们先了解一下单通道图像和三通道图像的区别。单通道图像只有一个颜色
原创
2023-12-22 07:56:54
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# 如何在Python中实现单通道图像处理
在计算机视觉和图像处理领域，图像通常以不同的通道表示（例如，RGB图像由红、绿和蓝通道组成）。而单通道图像通常可以指灰度图像，它只包含一个通道。作为一名刚入行的开发者，理解如何处理单通道图像是基础中的基础。本文将带您通过一个简单的流程，逐步了解如何在Python中实现单通道图像处理。
## 流程概述
下面是实现单通道图像处理的流程图，以便更好地理解
先占个坑，前两部分内容更新完成。下面更新第三部分内容，OpenCV的图像处理模块（imgproc module）。这部分开始讲OpenCV的图像处理函数。内容有点多，先列出来。Basic DrawingLanguages: C++, Java, Python兼容性: > OpenCV 2.0Author: Ana Huamán基本绘图。用OpenCV绘制简单的几何图形。We w
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2024-03-07 23:09:48
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5.通道拆分与合并我们都知道，一张彩色图像一般由R、G、B三个通道组成，通过对NumPy数组的索引我们可以轻易地获取到这些通道的值，那该如何对颜色通道进行拆分来分别提取这三个分量呢？opencv中提供了split函数专门为此服务。此外，对于三个单独的R、G、B颜色通道，我们可以借助merge函数来对它们进行合并来合成一张RGB彩色图像。Practical Python and OpenCV, 3r
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2024-04-16 12:03:50
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