gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

时间: 2023-10-27 13:57:57 浏览: 214
RAR

CvtColor()

这段代码是将彩色图像转换为灰度图像。cv2.cvtColor() 函数用于颜色空间转换，它的第一个参数是输入图像，第二个参数是转换目标颜色空间。在这个例子中，输入图像是彩色图像 img，转换目标颜色空间是灰度空间，即 cv2.COLOR_BGR2GRAY。 这个函数返回一个转换后的图像，可以将其保存或进一步处理。需要注意的是，灰度图像只有一个通道，而彩色图像有三个通道，因此在处理灰度图像时需要使用相应的处理方法。
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cvtColor函数的源代码

cvtColor函数的源代码 这个是OpenCv的cvtColor的函数源代码
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opencv rgb图像批量转换为gray图像

opencv rgb图像批量转换为gray图像。可通过cmake 运行

import cv2 img = cv2.imread('f.jpg') face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml') gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor = 1.15,minNeighbors = 4,minSize=(5,5)) prin

4. 将图片转换为灰度图像，因为灰度图像处理起来会更快一些，即 gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 5. 使用 detectMultiScale() 函数进行人脸检测，返回值为包含人脸坐标的矩形框数组，其中 scaleFactor、...

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

这可能是由于保存图像时使用的坐标轴设置不正确导致的。通过调整代码中的 plt.xticks([]) 和 plt.yticks([]) 部分，可以尝试修改保存的图像尺寸与原图一样。 请尝试将以下代码段替换原来的 plt.xticks([]), ...

img_bgr = show_circle_color(img_bgr, red, treasure2) File "D:\23101\比赛\光电赛\maze_car\maze.py", line 176, in show_circle_color img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.error: OpenCV(4.7.0) d:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.simd_helpers.hpp:92: error: (-2:Unspecified error) in function '__cdecl cv::impl::anonymous-namespace'::CvtHelper<struct cv::impl::anonymous namespace'::Set<1,-1,-1>,struct cv::impl::A0x981fb336::Set<3,4,-1>,struct cv::impl::A0x981fb336::Set<0,2,5>,2>::CvtHelper(const class cv::_InputArray &,const class cv::_OutputArray &,int)' > Invalid number of channels in input image: > 'VScn::contains(scn)' > where > 'scn' is 3

根据错误信息，你的输入图像是单通道灰度图像，但是在使用cv2.cvtColor函数时却指定了输出图像的通道数为3，即BGR图像。这个错误可以通过检查输入图像的通道数，并根据需要将其转换为正确的输出通道数来解决。

img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

- cv2.COLOR_BGR2GRAY：将彩色图像转换为灰度图像的标志。 该函数将彩色图像转换为灰度图像的过程是通过对彩色图像的每个像素进行加权平均来实现的。转换后的灰度图像只有一个通道，每个像素的值表示该位置的灰度...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonProject\2.py", line 23, in <module> gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'这错误怎么解决

2. 确认图像不为空或损坏，可以尝试用其他图像测试代码。 3. 检查OpenCV版本是否正确或重新安装OpenCV库。 如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试在代码中加入一些调试语句，以便更好地定位问题所在。

import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img=cv.imread("1.jpg",0) plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) img = cv.imshow("image",img) img = cv.waitKey() plt.show() import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img=cv.imread("1.jpg") img_gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY,0) equ=cv.equalizeHist(img_gray) plt.figure("原始灰度直方图") plt.title('Origin') plt.hist(img_gray.ravel(),256)的注释

3. 将原始图像转换为灰度图像，使用cv.cvtColor函数将BGR图像转换为灰度图像。 4. 对灰度图像进行直方图均衡化处理，使用cv.equalizeHist函数实现。 5. 使用Matplotlib绘制均衡化后图像的灰度直方图，并显示原始...

import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('user.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # 噪声去除 blur = cv2.GaussianBlur(edges, (3, 3), 0) # 显示图像 cv2.imshow('image', blur) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2. 灰度化处理，使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图像，存储在gray中。 3. 边缘检测，使用cv2.Canny()函数对灰度图像进行边缘检测，得到边缘检测结果，存储在edges中。 4. 噪声去除，使用cv2.GaussianBlur()...

Debug.Log("取临时图片="+ filePath); // 读取彩色图像 Mat imageMat = Cv2.ImRead(filePath, ImreadModes.Color); string testpng = Application.dataPath + "/../img/test.png"; // 将图像转换为灰度图像 Mat grayMat = new Mat(); Cv2.CvtColor(imageMat, grayMat, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); // 使用阈值化操作将图像转换为二进制图像 Mat binaryMat = new Mat(); Cv2.Threshold(grayMat, binaryMat, 127, 255, ThresholdTypes.Binary); OpenCVException：scn == 3 || 扫描号==4 如何处理

然后，你使用Cv2.CvtColor(imageMat, grayMat, ColorConversionCodes.BGR2GRAY)将图像转换为灰度图像。在这一步之后，你应该得到一个单通道的灰度图像。 然而，在下一行代码中，你使用Cv2.Threshold(grayMat, ...

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject\guidao.py", line 20, in <module> imggray = cv2.cvtColor(selected_files, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'cvtColor' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'

imggray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) images.append(imggray) # 显示灰度图像 for img in images: cv2.imshow("Gray Image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中，...

cv2.cvtColor

cv2.cvtColor() 是 OpenCV 中的一个函数，用于将图像从一种颜色空间转换到...gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 这里将 img 图像从 BGR 颜色空间转换成灰度颜色空间，得到了 gray_img 图像。

解释这段代码的作用 def get_diff_img(self, original_img_path, beautify_img_path, diff_img_path): """ :return: * """ original_img = cv2.imread(original_img_path) beautify_img = cv2.imread(beautify_img_path) difference = cv2.absdiff(original_img, beautify_img) Conv_hsv_Gray = cv2.cvtColor(difference, cv2.COLOR_BGR2GRAY) max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10))) colors = ['f1ea09', 'efd60a', 'edc20b', 'eaae0d', 'e89a0e', 'e6850f', 'e47110', 'e15d12', 'df4913', 'dd3514'] diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8) for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))) diff_image = cv2.cvtColor(diff_image, cv2.COLOR_RGBA2BGRA) cv2.imwrite(diff_img_path, diff_image)

具体来说，它读取了两张图片的路径，使用OpenCV库的函数cv2.imread()读取这两张图片，接着使用cv2.absdiff()计算出两张图片的差异，将结果转换为灰度图像并存储在Conv_hsv_Gray中。然后，它定义了一个阈值列表...

ssim = cv.compare_ssim(img1_gray, img2_gray) AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'compare_ssim'

img2_gray = cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像转换为浮点数类型 img1_gray = img1_gray.astype(np.float32) img2_gray = img2_gray.astype(np.float32) # 对比两张图像的相似度 mae, rmse = compare...

解释一下这段代码import numpy as np import cv2 #光流——空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度 cap=cv2.VideoCapture(".\\video2.mp4") #Shi-Tomasi算法检测拐角的参数 feature_params=dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) lk_params=dict(winSize=(15,15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS|cv2.TERM_CRITERIA_COUNT,10,0.03)) color=np.random.randint(0,255,(100,3)) ret,old_frame=cap.read() old_gray=cv2.cvtColor(old_frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) p0=cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray,mask=None,**feature_params) mask=np.zeros_like(old_frame) while(1): ret,frame=cap.read() frame_gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) p1,st,err=cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray,frame_gray,p0,None,**lk_params) #Select good points good_new=p1[st==1] good_old=p0[st==1] #draw the tracks for i,(new,old)in enumerate(zip(good_new,good_old)): a,b=new.ravel() c,d=old.ravel() mask=cv2.line(mask,(int(a),int(b)),(int(c),int(d)),color[i].tolist(),2) frame=cv2.circle(frame,(int(a),int(b)),5,color[i].tolist(),-1) img=cv2.add(frame,mask) cv2.imshow('frame',img) k=cv2.waitKey(30)&0xff if k == 27: brreak; #Now update the previous frame and previous points old_gray=frame_gray.copy() p0=good_new.reshape(-1,1,2) cv2.destroyAllWindows() cap.release()

这段代码是在Python中导入了两个库，分别是NumPy和OpenCV，同时为它们取名为“np”和“cv2”。NumPy是Python中用于数学计算和科学计算的库，而OpenCV是计算机视觉领域的一个开源库，提供了许多用于图像和视频处理的...

gray_img = cv2.cvtColor(blur_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

第二个参数cv2.COLOR_BGR2GRAY是指定颜色空间转换的方式，这里是将BGR（蓝绿红）颜色空间转换为灰度颜色空间。 最终，gray_img变量保存了经过颜色空间转换后的灰度图像，可以用于接下来的图像处理和分析。

img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var()怎么将这段代码的图片还原回去

color_image = cv2.cvtColor(img2gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) 这个代码将灰度图像转化为BGR格式的彩色图像，但是这并不会还原出原始的彩色图像，因为在将彩色图像转化为灰度图像时，会丢失掉图像中的一些颜色...

请为我解释每一行代码，增加注释 def image_recognize(img_path, save_path): # Find haar cascade to draw bounding box around face frame = cv2.imread(img_path) facecasc = cv2.CascadeClassifier( r'D:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0) prediction = model.predict(cropped_img) maxindex = int(np.argmax(prediction)) cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) # show the output frame cv2.imwrite(save_path, frame) return save_path

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 将读取的图像转换为灰度图像。 faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) 使用人脸检测器对灰度图像进行人脸检测，...

Unable to stop the stream: Device or resource busy OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9716 Traceback (most recent call last): File "3_d.py", line 27, in <module> img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.error: /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9716: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) elif img.shape[2] == 4: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGBA2BGR) # 转换像素格式 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 其他代码 except ...

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