Python opencv圖像基本操作學(xué)習(xí)之灰度圖轉(zhuǎn)換
把今天的學(xué)習(xí)的opencv知識(shí)先記錄一下！
運(yùn)行環(huán)境是：pycharm
話不多說(shuō)，獻(xiàn)上代碼再說(shuō)：
import cv2 # opencv讀取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 讀取圖片；括號(hào)里面填寫好路徑就行??！
img = cv2.imread("./123.jpg")
print(img)
# 圖像顯示在窗口上面
# cv2.imshow("image", img)
# # 參數(shù)代表關(guān)閉圖片后程序關(guān)閉的時(shí)間，數(shù)字越大時(shí)間越久
# cv2.waitKey(0)
# # 窗口關(guān)閉
# cv2.destroyAllWindows()
# shape方法：shape返回的是圖像的行數(shù)，列數(shù)，色彩通道數(shù)
print(img.shape)
# (1440, 1080, 3)
# 改為灰色,圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖
img = cv2.imread("./123.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("*" * 100)
print(img)
print(img.shape)
# (1440, 1080)
cv2.imshow("image", img)
# 參數(shù)代表等待時(shí)間
cv2.waitKey(0)
# 窗口關(guān)閉
cv2.destroyAllWindows()
# 保存改變
cv2.imwrite("123.jpg", img)
# 查看圖片類型
sd = type(img)
print(sd)
# 查看圖片的總像素
img.size
print(img.size)
# 查看存儲(chǔ)類型
img.dtype
print(img.dtype)
首先我們先讀取我們的圖片進(jìn)來(lái)！
# 讀取圖片；括號(hào)里面填寫好路徑就行?。∥疫@里當(dāng)先目錄下我導(dǎo)入的圖片
img = cv2.imread("./123.jpg")跟著我們先嘗試一下在打開我們的圖片看看！
下面是實(shí)現(xiàn)的代碼!
# 圖像顯示在窗口上面
cv2.imshow("image", img)
# 參數(shù)代表關(guān)閉圖片后程序關(guān)閉的時(shí)間，數(shù)字越大時(shí)間越久
cv2.waitKey(0)
# 窗口關(guān)閉
cv2.destroyAllWindows()運(yùn)行之后我的圖片是這樣的
我們可以看看圖片具體的像素?cái)?shù)據(jù)是怎么樣的！
img = cv2.imread("./123.jpg")
print(img)輸出的結(jié)果是：
[[[129 129 129]
[129 129 129]
[129 129 129]
...
[ 76 76 76]
[ 77 77 77]
[ 78 78 78]][[129 129 129]
[129 129 129]
[129 129 129]
...
[ 75 75 75]
[ 76 76 76]
[ 77 77 77]][[129 129 129]
[129 129 129]
[129 129 129]
...
[ 74 74 74]
[ 75 75 75]
[ 75 75 75]]...
[[160 160 160]
[160 160 160]
[161 161 161]
...
[ 59 59 59]
[ 60 60 60]
[ 60 60 60]][[160 160 160]
[160 160 160]
[160 160 160]
...
[ 60 60 60]
[ 60 60 60]
[ 60 60 60]][[159 159 159]
[160 160 160]
[160 160 160]
...
[ 60 60 60]
[ 60 60 60]
[ 61 61 61]]]
有億點(diǎn)點(diǎn)多！哈哈?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。?/p>
這樣完成了第一步！
這里我們順便介紹一下shape的用法！
# shape方法：shape返回的是圖像的行數(shù)，列數(shù)，色彩通道數(shù)
print(img.shape)
# (1440, 1080, 3)
第二步我們想這個(gè)彩色圖片該改為灰度圖片，因?yàn)樵谔幚韴D片的時(shí)候有時(shí)候需要將圖片改變?yōu)榛叶葓D
# 改為灰色,圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖
img = cv2.imread("./123.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)完成這一步其實(shí)差不多了，然后呢，和剛剛開始一樣
cv2.imshow("image", img)
# 參數(shù)代表關(guān)閉圖片后程序關(guān)閉的時(shí)間，數(shù)字越大時(shí)間越久
cv2.waitKey(0)
# 窗口關(guān)閉
cv2.destroyAllWindows()還要補(bǔ)充一下
如果我們將123.jpg這一張圖片改為灰度圖之后；然后執(zhí)行保存的話，那我們?cè)炔噬膱D片就會(huì)改為灰度圖了。 變成下面的樣子!
# 保存函數(shù)
cv2.imwrite("123.jpg", img)
最后我們順便普及一下幾個(gè)方法的作用：
# 查看圖片類型 sd = type(img) print(sd) # 查看圖片的總像素 img.size print(img.size) # 查看存儲(chǔ)類型 img.dtype print(img.dtype)
今天具體就分享這么多了，如果有上面有什么寫錯(cuò)或者想和我交流，可以私信我哦?。。。?/strong>
擴(kuò)展：python opencv將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖
使用opencv將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖主要有兩種方法，第一種是將彩色圖轉(zhuǎn)為灰度圖，第二種是在使用OpenCV讀取圖片的時(shí)候直接讀取為灰度圖。
將彩色圖轉(zhuǎn)為灰度圖
import cv2
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
img_path = "timg.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
#獲取圖片的寬和高
width,height = img.shape[:2][::-1]
#將圖片縮小便于顯示觀看
img_resize = cv2.resize(img,
(int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow("img",img_resize)
print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))
#將圖片轉(zhuǎn)為灰度圖
img_gray = cv2.cvtColor(img_resize,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
cv2.imshow("img_gray",img_gray)
print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
cv2.waitKey()img_reisze shape:(337, 600, 3)
img_gray shape:(337, 600)
使用opencv讀取圖片的時(shí)候，默認(rèn)使用的是BGR來(lái)讀取圖片的，可以看到原始讀取的圖片是3通道的，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換之后變成了單通道。
直接將圖片采用灰度圖的方式進(jìn)行讀取
import cv2
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
img_path = "timg.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
#獲取圖片的寬和高
width,height = img.shape[:2][::-1]
#將圖片縮小便于顯示觀看
img_resize = cv2.resize(img,
(int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow("img",img_resize)
print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))
#讀取灰度圖
img_gray = cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#將圖片縮小便于顯示觀看
img_gray = cv2.resize(img_gray,
(int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow("img_gray",img_gray)
print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
cv2.waitKey()img_reisze shape:(337, 600, 3)
img_gray shape:(337, 600)
到此這篇關(guān)于Python opencv圖像基本操作學(xué)習(xí)之灰度圖轉(zhuǎn)換的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv灰度圖轉(zhuǎn)換內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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