更改色彩空间中的函数简述

py3study

发布于 2020-01-16 15:05:35

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本文是学习opencv-python官方教程的函数总结

cv2.cvtColor(src, dst, code, dstCn) 参数： src：输入图像 dst：输出图像，与输入图像具有相同大小和深度 code：色彩空间转换代码，例如cv2.COLOR_BGR2GRAY等 dstCn：目标图像中的通道数；默认参数为0，从src和code自动导出通道介绍：改变图像的色彩空间 opencv-python中的运用： gray = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.inRange(src, lowerb, upperb, dst) 参数： src：输入图像 lowerb：下边界 upperb：上边界 dst：输出图像，和输入具有一样的尺寸，类型为CV_8U 介绍：对于一副图像，把所有介于下边界和上边界的值替换为255，其余替换为0 opencv-python中的运用： lower_blue = np.array([110, 50, 50]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) mask = cv.inRange(hsv, lowe_blue, upper_blue) 采取自opencv官方教程，获取图像的蓝色区域
cv2.bitwise_and(src1, src2, dst, mask) 参数： src1：第一个输入矩阵 src2：第二个输入矩阵 dst：输出矩阵，和输入矩阵一样的尺寸和类型 mask：可选操作掩码，8位单通道数组，指定要更改的输出数组的元素。介绍：计算两个矩阵的按位连接。（并运算） dst(I) = src1(I) ^ src2(I) if mask(I) != 0 例如src1(I) = 5 = 101(b), src2(I) = 6 = 110(b)，则dst(I) = 100(b) = 4 opencv-python中的运用： res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) 扩展： cv2.bitwise_not(src, dst, mask) 反转数组的每一位（异运算） cv2.bitwise_or(src1, src2, dst, mask) 计算两个矩阵每个元素析取（或运算） cv2.bitwise_xor(src1, src2, dst, mask) 计算两个矩阵每个元素的异或运算