imgGray = cv2.cvtColor(copy_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
时间: 2023-10-29 11:18:21 浏览: 64
这段代码使用 OpenCV 的 cv2.cvtColor() 函数将一张彩色图像 copy_img 转换成灰度图像 imgGray。cv2.cvtColor() 函数是 OpenCV 中用于颜色空间转换的函数,该函数的第一个参数是需要转换的图像,第二个参数是指定转换后的颜色空间。
在这里,第二个参数 cv2.COLOR_BGR2GRAY 表示将 BGR(蓝绿红)色彩空间转换成灰度色彩空间。具体来说,BGR 是一种将图像分成三个通道表示的颜色空间,其中 B 通道表示蓝色,G 通道表示绿色,R 通道表示红色。而灰度图像只有一个通道,每个像素点的值表示该点在灰度色阶上的亮度值,通常用一个 8 位整数来表示。
因此,通过 cv2.cvtColor() 函数将彩色图像转换成灰度图像,可以将图像数据从三通道压缩为一个通道,从而减小图像数据的大小和计算复杂度,适用于一些只需要亮度信息的图像处理任务。
相关问题
import cv2 import numpy as np def getContours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours( img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE ) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) print(area) if area > 500: cv2.drawContours(imgContour, cnt, -1, (255, 0, 0), 3) path = "/home/robot/code.py/shape.jpg" img = cv2.imread(path) imgContour = img.copy() imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 1) imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, 50, 50) getContours(imgCanny) imgBlank = np.zeros_like(img) cv2.imshow("Original", img) cv2.imshow("Gray", imgGray) cv2.imshow("Blur", imgBlur) cv2.imshow("Canny", imgCanny) cv2.imshow("Blank", imgContour) cv2.waitKey(0)有什么bug
代码中存在两个问题:
1. 在导入 cv2 模块时,应该使用以下方式:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 在调用 ``cv2.drawContours()`` 函数时,需要将第一个参数改为 ``imgContour``,因为 ``imgContour`` 是我们要绘制轮廓的图像。
修改后的代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
def getContours(img):
contours, hierarchy = cv2.findContours(
img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE
)
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
print(area)
if area > 500:
cv2.drawContours(imgContour, cnt, -1, (255, 0, 0), 3)
path = "/home/robot/code.py/shape.jpg"
img = cv2.imread(path)
imgContour = img.copy()
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 1)
imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, 50, 50)
getContours(imgCanny)
imgBlank = np.zeros_like(img)
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Gray", imgGray)
cv2.imshow("Blur", imgBlur)
cv2.imshow("Canny", imgCanny)
cv2.imshow("Contour", imgContour)
cv2.waitKey(0)
```
# 斑马线检测 def Slow(img): kernel_Ero = np.ones((3,1),np.uint8) kernel_Dia = np.ones((5,1),np.uint8) copy_img = img.copy() copy_img = cv2.resize(copy_img,(1600,800)) count=0 # 图像灰度化 gray=cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 imgblur=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),10) #阈值处理 mask = np.zeros_like(gray) mask[400:800,100:1600]=gray[400:800,100:1600] ret,thresh=cv2.threshold(mask,200,255,cv2.THRESH_BINARY) #腐蚀 img_Ero=cv2.erode(thresh,kernel_Ero,iterations=3) #膨胀 img_Dia=cv2.dilate(img_Ero,kernel_Dia,iterations=1)
这是一个使用Python和OpenCV库实现的斑马线检测函数。函数中主要使用了图像处理中的灰度化、高斯滤波、阈值处理、腐蚀和膨胀等操作。具体实现步骤如下:
1. 将输入的图像进行一次复制,并将其大小调整为1600x800像素,以便后续处理。
2. 将复制后的图像转换为灰度图像。
3. 对灰度图像进行高斯滤波,以去除噪声。
4. 对图像进行阈值处理,将斑马线和背景分离。这里使用的是简单阈值法,阈值为200。
5. 对阈值处理后的图像进行腐蚀操作,以去除斑马线上的噪点。
6. 对腐蚀后的图像进行膨胀操作,以使斑马线更加连续和明显。
该函数的输入为一个图像,输出为斑马线检测后的二值图像。