python区分红外图像和可见光图像代码

对于区分红外图像和可见光图像，可以通过图像的色彩空间或灰度值进行判断。

1. 利用色彩空间进行区分

红外图像通常是灰度图像或伪彩色图像，而可见光图像通常是真彩色图像或伪彩色图像，因此可以通过色彩空间来区分两种图像。

对于灰度图像，通常只有一个通道，可以通过判断通道数来区分。例如：

import cv2

img = cv2.imread('infrared.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

if img.ndim == 2:
    print("This is an infrared image.")
else:
    print("This is a visible light image.")

对于伪彩色图像，通常是通过伪彩色映射将灰度值映射到不同的颜色通道，可以通过判断颜色通道的范围来区分。例如：

import cv2

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

if (img[:,:,0]<50).all() and (img[:,:,1]>200).all() and (img[:,:,2]>200).all():
    print("This is an infrared image.")
else:
    print("This is a visible light image.")

2. 利用灰度值进行区分

红外图像和可见光图像的灰度值分布有很大的差异，可以通过灰度值的统计特征来区分两种图像。例如：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('infrared.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算图像的灰度值均值和方差
mean, std = cv2.meanStdDev(img)
mean = np.mean(mean)
std = np.mean(std)

if mean > 128 and std < 50:
    print("This is a visible light image.")
else:
    print("This is an infrared image.")

对于这种方法，需要根据具体的图像进行参数调整。