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知識先記錄一下!
運行環(huán)境是:pycharm
話不多說,獻(xiàn)上代碼再說:
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)閉的時間,數(shù)字越大時間越久 # 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) # 查看存儲類型 img.dtype print(img.dtype)
首先我們先讀取我們的圖片進(jìn)來!
# 讀取圖片;括號里面填寫好路徑就行??!我這里當(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)閉的時間,數(shù)字越大時間越久 cv2.waitKey(0) # 窗口關(guān)閉 cv2.destroyAllWindows()
運行之后我的圖片是這樣的
我們可以看看圖片具體的像素數(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]]]
有億點點多!哈哈?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。?!
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)
第二步我們想這個彩色圖片該改為灰度圖片,因為在處理圖片的時候有時候需要將圖片改變?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)閉的時間,數(shù)字越大時間越久 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,那我們原先彩色的圖片就會改為灰度圖了。 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讀取圖片的時候,默認(rèn)使用的是BGR來讀取圖片的,可以看到原始讀取的圖片是3通道的,經(jīng)過轉(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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