python opcv 显示黑白

要使用Python和OpenCV显示黑白图像，首先需要安装OpenCV库。可以通过命令"pip install opencv-python"来安装。

在Python代码中，我们需要导入OpenCV库，并使用函数cv2.imread()读取黑白图像。然后，可以使用函数cv2.cvtColor()将图像转换为灰度图像。

以下是一个简单的例子：

import cv2

# 读取黑白图像
image = cv2.imread('black_and_white.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示黑白图像
cv2.imshow('Black and White Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，black_and_white.jpg是要显示的黑白图像的文件名。首先使用cv2.imread()函数读取图像，并将其存储在名为image的变量中。然后，使用cv2.cvtColor()函数将图像从BGR颜色空间转换为灰度颜色空间，将结果存储在名为gray_image的变量中。最后使用cv2.imshow()显示灰度图像，并使用cv2.waitKey(0)等待用户按下任意键关闭窗口，最后使用cv2.destroyAllWindows()关闭打开的窗口。

这样，就可以使用Python和OpenCV显示黑白图像了。

相关问题

python opcv图像处理实验

好的，以下是一个简单的Python OpenCV图像处理实验示例：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np

2. 读取一张图片

img = cv2.imread('test.jpg')

3. 显示图片

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4. 转换图片为灰度图

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

5. 对灰度图进行二值化处理

ret, thresh = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

6. 边缘检测

edges = cv2.Canny(thresh, 100, 200)

7. 霍夫变换检测直线

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

8. 显示处理后的图片

cv2.imshow('edges', edges)
cv2.imshow('lines', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上是一个简单的OpenCV图像处理实验示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

用Python的opcv绘制一个像素大小为 100x240 的圆角矩形，圆角半径像素为 20

在Python中，我们可以使用OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 的 `cv2` 模块来绘制带圆角的矩形。首先，需要安装OpenCV库，如果没有安装可以使用pip进行安装：

pip install opencv-python

下面是一个示例代码片段，它会创建一个100x240像素的圆角矩形，圆角半径为20像素：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个黑色背景的图像
img = np.zeros((240, 100, 3), dtype=np.uint8)

# 设置圆角矩形的尺寸和圆角半径
width = 100
height = 240
radius = 20

# 计算实际的矩形宽度和高度，考虑到圆角部分会被占用
rect_width = width + 2 * radius
rect_height = height + 2 * radius

# 定义顶点坐标，用于计算轮廓和填充区域
vertices = np.array([[(0, rect_height - radius),
                       (radius, rect_height),
                       (width - radius, rect_height),
                       (width, rect_height - radius)],

                      [(0, radius),
                       (radius, 0),
                       (width - radius, 0),
                       (width, radius)]], np.int32)

# 使用fillPoly函数填充形状，然后应用mask
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
cv2.fillConvexPoly(mask, vertices, (255, 255, 255))  # 填充白色
img[mask == 255] = [0, 0, 0]  # 将mask区域设置回黑色

# 显示结果
cv2.imshow('Rounded Rectangle', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

当你运行这个程序时，它会在窗口中显示一个100x240像素的带圆角的矩形。