python opencv转灰度时丢失信息 / 张生荣

python opencv将图片转为灰度图的方法示例

使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为灰度图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图. 将彩色图转为灰度图 import cv2 import nump ...

目录 opencv灰度图和彩色图互相转换注意: 附:python将灰度图转换为RGB彩色图总结 opencv灰度图和彩色图互相转换如果摄像头本来就得到3维度红外图那就不用处理直接可以用: imp ...

本文介绍了python OpenCV学习笔记之直方图均衡化,分享给大家,具体如下: 官方文档 – https://docs.opencv.org/3.4.0/d5/daf/tutorial_py_hi ...

这篇文章主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下一.相关概念一般我们人区分谁是谁 ...

目标学习读取视频,显示视频和保存视频. 学习从相机捕捉并显示它. 你将学习以下功能:cv.VideoCapture(),cv.VideoWriter() 从相机中读取视频通常情况下,我们必须用摄像 ...

一.色彩空间的转换代码如下: #色彩空间转换 import cv2 as cv def color_space_demo(img): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR ...

简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果. 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np def c ...

一.什么是数字识别? 所谓的数字识别,就是使用算法自动识别出图片中的数字.具体的效果如下图所示: 上图展示了算法的处理效果,算法能够自动的识别到LCD屏幕上面的数字,这在现实场景中具有很大的实际应 ...

前言实践是检验真理的唯一标准. 因为觉得一板一眼地学习OpenCV太过枯燥,于是在网上找了一个以项目为导向的教程学习.话不多说,动手做起来. 一.案例介绍提供信用卡上的数字模板: 要求:识别出信用 ...

本系列专栏写作将采用首创的问答式写作形式,快速让你学习到 OpenCV 的初级.中级.高级知识. 6. 在 Python OpenCV 针对图像细节的不同操作本篇博客的目标将为你解释一幅图像的拆解, ...

其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作,在 opencv 中也可以进行,或者说是类似操作.那么它是什么操作呢?它就是图像的模糊(滤波)处理. 均值滤波使用 opencv 中的cv2.blur(src ...

目录通过与 OpenCV 模板匹配的 OCR 信用卡 OCR 结果总结今天的博文分为三个部分. 在第一部分中,我们将讨论 OCR-A 字体,这是一种专为辅助光学字符识别算法而创建的字体. 然后我 ...

目录均值滤波高斯滤波高斯双边滤波其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作,在 opencv 中也可以进行,或者说是类似操作.那么它是什么操作呢?它就是图像的模糊(滤波)处理. 均值滤波使用 o ...

目录背景一.图像二值化二.自适应阈值三.腐蚀四.卷积核获取五.膨胀六.开运算七.闭运算八.形态学梯度九.顶帽运算十.黑帽运算总结背景形态学处理方法是基于对二进制图像进行处理 ...

目录介绍形态变换腐蚀膨胀创建边框强度变换对数变换线性变换去噪彩色图像使用直方图分析图像介绍众所周知,OpenCV是一个用于计算机视觉和图像操作的免费开源库. OpenCV 是用 ...

目录 1.使用dlib进行多目标跟踪 2.项目结构 3.dlib多对象跟踪的简单“朴素”方法 4.快速.高效的dlib多对象跟踪实现 5.完整代码 6.改进和建议在本教程中,您将学习如何使用 dli ...

目录前言教程 1.读取/保存图片 1)imread和imwrite方法 2)imdecode和imencode方法 2.编码转换 1)BGR转RGB 2)BGR转GRAY 3.快速判断图像是否单通 ...

目录 1.图像金字塔理论基础 2.向下取样函数及使用 3.向上取样函数及使用 4.采样可逆性研究 5.拉普拉斯金字塔 6.图像轮廓介绍轮廓近似 1.图像金字塔理论基础图像金字塔是图像多尺度表达的一 ...

目录一.从文件中读取视频并播放 1.创建读取视频的对象 2.获取视频某些属性 3.修改视频属性信息 4.判断图像是否读取成功 5.获取视频的一帧图像 6.释放图像二.视频文件的保存 1.在Open ...

注意:这种方法十分受光线变化影响自己在家拿着手机瞎晃的成果图: 源代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Sep ...