cv2.COLOR_RGB2BGR

时间: 2023-10-09 11:09:06 浏览: 275
cv2.COLOR_RGB2BGR是OpenCV中的一个颜色转换代码，用于将RGB色彩空间转换为BGR色彩空间。在这个转换中，图像的每个像素的红色和蓝色通道将会互换位置，而绿色通道保持不变。这个转换通常用于在处理图像时，将RGB格式的图像转换为OpenCV默认的BGR格式。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python图像识别-Opencv05 色彩](https://blog.csdn.net/weixin_41274520/article/details/127643714)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【OpenCV-Python】9.OpenCV的色彩空间变换](https://blog.csdn.net/weixin_43843069/article/details/121789093)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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opencv-python的RGB与BGR互转方式

主要介绍了opencv-python的RGB与BGR互转方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所 帮助。一起跟随小编过来看看吧
application/x-dosexec

RGB_ColorV2

通过输入数字（十进制或十六进制），在指定区域预览到所对应的颜色。
之前发布的：http://download.csdn.net/source/170615有些问题，请下载这个。
zip

bgr.zip_OPENCV BGR_opencv rgb bgr_rgb value opencv_site:www.pudn

标题中的“bgr.zip_OPENCV BGR_opencv rgb bgr_rgb value opencv_site:www.pudn”表明这是一个关于OpenCV库中处理BGR（蓝绿红）色彩空间的教程或示例代码，可能包含了如何将RGB色彩空间转换为BGR以及如何解析和展示...

cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)是OpenCV库中的一个函数，于将图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间。在计机视觉中，图像通常以BGR（蓝绿红）格式存储，而在其他应用中，如显示和处理图像时，常使用RGB...

result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_RGB2BGR)

这是一行使用OpenCV库中的函数将图像从RGB颜色空间转换成BGR颜色空间的代码。在图像处理中，常常需要进行颜色空间转换，以便更好地处理和显示图像。BGR颜色空间是OpenCV中默认的颜色空间，而RGB颜色空间则是常用的...

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)这是什么意思

这是使用OpenCV库中的cvtColor函数将一张BGR格式的图像转换为RGB格式的图像。BGR和RGB是两种不同的颜色空间，BGR是指蓝色（Blue）、绿色（Green）、红色（Red），而RGB是指红色（Red）、绿色（Green）、蓝色（Blue）...

cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

cv2.cvtColor函数是OpenCV库中用于...在这个代码片段中，img是要进行颜色转换的图像对象，cv2.COLOR_BGR2RGB是转换的目标颜色空间。 通过使用cv2.cvtColor函数并传递这两个参数，可以将图像的颜色空间从BGR转换为RGB。

使用如下python代码:import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_threshold(img, thresh, maxval=255): return np.where(((img > thresh) & (img < maxval)), 255, 0) img = cv2.imread("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\image\\1.png") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) ret, th = cv2.threshold(img_gray, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY) fix = fix_threshold(img_gray, 127, 255) # plt.subplot(131), plt.imshow(img_gray, cmap='gray') # plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(), plt.imshow(th, cmap='gray') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.savefig("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\label\\L1.png",bbox_inches='tight',pad_inches = -0.1),为什么保存下来的图片跟原图尺寸不一样

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) ret, th = cv2.threshold(img_gray, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY) fix = fix_threshold(img_gray, 127, 255) plt....

cvshuju=Image.fromarray(cv2.cvtColor(suzu,cv2.COLOR_RGB2BGR)) 如何指定cvshuju 范围

cv2.cvtColor(suzu,cv2.COLOR_RGB2BGR) 这一句是将 suzu 从 RGB 格式转换为 BGR 格式，然后通过 Image.fromarray() 转换为 PIL.Image 对象。如果你想指定转换的范围，可以使用 NumPy 数组的切片操作。 例如...

解释def color_detect(img,y,x,r): img2=img.copy() #img2=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV) #img2=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) d=int(r*0.7) col_all=[0.0,0.0,0.0] for i in range(x-d,x+d,1): for j in range(y-d,y+d,1): for k in range(3): col_all[k]+=img2[i,j,k]/(4*d*d) #print(col_all) return col_all

这是一个Python函数，名称为color_detect，其参数包括一个图像（img），以及圆的坐标（y，x）和半径（r）。函数的主要作用是在图像中找到该圆的颜色。 在函数内部，首先使用img.copy()创建一个副本img2，以便对图像...

解读一下下面这个python代码中各个函数的作用：import ui_test from PyQt5.QtWidgets import * import cv2 from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets class test_ui(QMainWindow, ui_test.Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) self.timer = QtCore.QTimer() self.timer.timeout.connect(self.show_viedo) self.pushButton.clicked.connect(self.video_button) self.cap_video=0 self.flag = 0 self.img = [] def video_button(self): if (self.flag == 0): self.cap_video = cv2.VideoCapture(0) self.timer.start(50); self.flag+=1 self.pushButton.setText("Close") else: self.timer.stop() self.cap_video.release() self.label.clear() self.pushButton.setText("Open") self.flag=0 def show_viedo(self): ret, self.img = self.cap_video.read() if ret: self.show_cv_img(self.img) def show_cv_img(self, img): shrink = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) QtImg = QtGui.QImage(shrink.data, shrink.shape[1], shrink.shape[0], shrink.shape[1] * 3, QtGui.QImage.Format_RGB888) jpg_out = QtGui.QPixmap(QtImg).scaled( self.label.width(), self.label.height()) self.label.setPixmap(jpg_out) if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) win = test_ui() win.show() sys.exit(app.exec_())

- import cv2：引入 OpenCV 库，用于视频捕捉和处理。 - from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets：引入 PyQt5 模块中的几个重要模块，用于实现程序的核心功能。 - class test_ui(QMainWindow, ui_test.Ui_...

CBCR的YUV422排列，转为RGB 代码为cv::Mat mat(m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes, m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes, CV_8UC2, buff.data()); cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV); cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BGR2RGB);根据这段代码，将CBCR的YUV422排列，转为RGB图像

然后，使用cv::COLOR_BGR2RGB参数将BGR图像转换为RGB格式。 以下是整段代码的示例： cpp cv::Mat mat(m_SenSor.m_VideoConfig.m_nVerRes, m_SenSor.m_VideoConfig.m_nHorRes, CV_8UC2, buff.data()); cv::...

import torchimport cv2import numpy as npfrom models.experimental import attempt_loadfrom utils.general import non_max_suppressionclass YoloV5Detector: def __init__(self, model_path, conf_thresh=0.25, iou_thresh=0.45): self.conf_thresh = conf_thresh self.iou_thresh = iou_thresh self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.model = attempt_load(model_path, map_location=self.device) self.model.eval() def detect(self, image_path): img = cv2.imread(image_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float() / 255.0 # Run inference with torch.no_grad(): results = self.model(img, size=img.shape[-2:]) results = non_max_suppression(results, conf_thres=self.conf_thresh, iou_thres=self.iou_thresh) return results

具体来说，会使用 OpenCV 库读取图片，将其转换为 RGB 格式，然后转换为 PyTorch 的 Tensor 格式，并将其送入 YOLOv5 模型中进行推理。最后，使用非极大值抑制算法（NMS）筛选出检测出来的物体，并返回结果。其中，...

下面这个代码中各个函数的意义以及函数的参数的意义是什么：def show_cv_img(self, img): shrink = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) QtImg = QtGui.QImage(shrink.data, shrink.shape[1], shrink.shape[0], shrink.shape[1] * 3, QtGui.QImage.Format_RGB888) jpg_out = QtGui.QPixmap(QtImg).scaled( self.label.width(), self.label.height()) self.label.setPixmap(jpg_out)

在函数中，首先将 img 使用 cv2 库的 cvtColor 函数转换为 RGB 格式的图像，并将其保存在 shrink 变量中。然后，利用 PyQt5 包的 QtGui 模块将 shrink 转换为 QImage 格式，该格式将在后面用于图像的展示。接着，将 ...

def myplot(images,titles): # For plotting multiple images at once fig, axs=plt.subplots(1,len(images),sharey=True) fig.set_figwidth(15) for img,ax,title in zip(images,axs,titles): if img.shape[-1]==3: img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # OpenCV reads images as BGR, so converting back them to RGB else: img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) ax.imshow(img) ax.set_title(title)

这是一个 Python 函数，用于同时绘制多个图像。函数名为 myplot，输入参数为 images 和 titles，分别表示要绘制的图片和对应的标题。...函数中还包含了一些对图像的处理，如将灰度图像转换为 BGR 彩色图像以便显示等。

cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

在你提供的代码中，cv2.COLOR_BGR2GRAY 是指将BGR格式的图像转换为灰度图像。这个函数会通过加权平均法将RGB三个通道的像素值转换为一个灰度值，从而得到灰度图像。 请注意，输入的图像必须是BGR格式的，否则可能会...

# 生成点云图像 rgb = cv2.cvtColor(img_left_rectified, cv2.COLOR_GRAY2RGB) points = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q) colors = cv2.cvtColor(rgb, cv2.COLOR_BGR2RGB) mask = disparity > disparity.min() out_points = points[mask] out_colors = colors[mask] pcd = o3d.geometry.PointCloud 后续代码

这段代码生成了一个Open3D中的PointCloud对象，可以通过其他Open3D库中的函数进行可视化或保存为文件。 例如，可以使用以下代码将点云对象渲染为一个点云图像： pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(out_...

import cv2 import pyautogui # 加载红色人物的模板图像 template = cv2.imread('template.png') # 设置阈值，将图像转换为二值图像 threshold = 0.8 # 设置鼠标移动的速度 speed = 0.5 while True: # 截取屏幕图像 screenshot = pyautogui.screenshot() # 将截图转换为OpenCV格式 screenshot = cv2.cvtColor(numpy.array(screenshot), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 在截图中搜索红色人物 result = cv2.matchTemplate(screenshot, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) locations = numpy.where(result >= threshold) locations = list(zip(*locations[::-1])) # 如果找到了红色人物，则将鼠标移动到其上方 if locations: x, y = locations[0] pyautogui.moveTo(x + template.shape[1] / 2, y + template.shape[0] / 2, duration=speed)

这段代码使用了Python的OpenCV库和PyAutoGUI库，实现了一个自动寻找屏幕中指定图像并将鼠标移动到其上方的功能。具体来说，它通过读取一张名为template.png的模板图像，并使用OpenCV的matchTemplate函数在屏幕截图中...

img_path = os.path.join(folder_path, ovito2) img = cv2.imread(img_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) matrix = img.reshape((-1, 3))

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) matrix = img.reshape((-1, 3)) else: print("Error: file {} not found".format(img_path)) matrix = None # 或者抛出一个异常 这样做可以确保你的代码不会...

s2 = cv2.cvtColor(s1, cv2.COLOR_BGR2RGB)

在这个例子中，s1是一个图像，cv2.COLOR_BGR2RGB是一个转换代码，表示将图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间。转换后的图像将被赋值给变量s2。 这个函数的作用是将图像的颜色通道顺序从BGR（蓝绿红）转换为RGB...

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