由RGB到HSV的转换详解 1RGB色彩空间 在图像处理中，最常见的就是RGB色彩模型。在RGB模型中，每种颜色出现在红、绿、蓝的原色光谱分量中。该模型基于笛卡尔坐标系。...图1右，RGB 24bit彩色立方体。原点到白色顶点的中轴线是灰度线，r、g、b三分量相等，强度可以由三分量的向量表示。...用RGB来理解色彩、深浅、明暗变化： 色彩变化：三个坐标轴RGB最大分量顶点与黄紫青YMC色顶点的连线 深浅变化：RGB顶点和CMY顶点到原点和白色顶点的中轴线的距离 明暗变化：中轴线的点的位置，到原点...，就偏暗，到白色顶点就偏亮 光学的分析 三原色RGB混合能形成其他的颜色，并不是说物理上其他颜色的光是由三原色的光混合形成的，每种单色光都有自己独特的光谱，如黄光是一种单色光，但红色与绿色混合能形成黄色...明度V 明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%（黑）到100%（白）。 ?
显示某个通道 # 显示图片的第一个通道 lena_1 = lena[:,:,0] plt.imshow('lena_1') plt.show() # 此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加...将 RGB 转为灰度图 matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个： def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[......,:3], [0.299, 0.587, 0.114]) gray = rgb2gray(lena) # 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray...RGB 转换为灰度图 from PIL import Image I = Image.open('lena.png') I.show() L = I.convert('L') L.show() 以上就是本文的全部内容...，希望对大家的学习有所帮助 到此这篇关于python如何实现读取并显示图片（不需要图形界面）的文章就介绍到这了,更多相关Python 读取并显示图片内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
RGB模型。 三维坐标： ? 原点到白色顶点的中轴线是灰度线，r、g、b三分量相等，强度可以由三分量的向量表示。...用RGB来理解色彩、深浅、明暗变化： 色彩变化： 三个坐标轴RGB最大分量顶点与黄紫青YMC色顶点的连线 深浅变化：RGB顶点和CMY顶点到原点和白色顶点的中轴线的距离 明暗变化：中轴线的点的位置，到原点...，就偏暗，到白色顶点就偏亮 PS: 光学的分析 三原色RGB混合能形成其他的颜色，并不是说物理上其他颜色的光是由三原色的光混合形成的，每种单色光都有自己独特的光谱，如黄光是一种单色光，但红色与绿色混合能形成黄色...H是色彩 S是深浅， S = 0时，只有灰度 V是明暗，表示色彩的明亮程度，但与光强无直接联系，（意思是有一点点联系吧）。 ? 3....而RGB则能反映光照强度（或灰度）的变化。 v = max(r, g, b) 由RGB到HSV的转换： ? " HSV对用户来说是一种直观的颜色模型。
image_rgb = cv2.cvtColor(image_yuv, cv2.COLOR_YUV2RGB) # 展示图像 plt.imshow(image_rgb), plt.axis("off"...) plt.show() 增强灰度图像的对比度 # 加载库 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 将图像加载为灰度...它寻找窗口（也称为邻域或补丁），其中窗口的小移动（想象摇动窗口）使窗口内的像素内容产生大的变化。..., 150) # 创建初始遮罩 mask = np.zeros(image_rgb.shape[:2], np.uint8) # 创建用于 grabCut 的临时数组 bgdModel = np.zeros...其中背景设置为 0，否则为 1 mask_2 = np.where((mask==2) | (mask==0), 0, 1).astype('uint8') # 使用新的遮罩移除多个图像的背景 image_rgb_nobg
灰度图像的值的范围从0（黑色）到255（白色）。下图提供了对该概念的直观概述。 ? 在本文中，将使用您已经看到的缩略图（彩色蜡笔圈）的图像进行处理。...由于原始图像是彩色的，因此通常as_gray=True将其加载为灰度图像。另外，可以使用默认设置加载图像imread（加载RGB图像-在下一节中介绍），然后使用rgb2gray函数将其转换为灰度。....imshow(image_rgb[:,:,i], cmap=cmap) ax[i+1].axis('off') ax[i+1].set_title(cmap[0])plt.show() 什么生成以下输出...Lab颜色空间将颜色表示为三个值： L：亮度从0（黑色）到100（白色）的比例，实际上是灰度图像 a：绿红色色谱，值范围从-128（绿色）到127（红色） b：蓝黄色色谱，值范围从-128（蓝色）到127...首先将图像从RGB转换为Lab并打印图像摘要： image_lab = rgb2lab(image_rgb / 255) 该rgb2lab函数假定RGB标准化为0到1之间的值，这就是为什么将所有值除以
深是指颜色通道的数量：大多数彩色图像可以仅通过三种颜色组合来表示，即红绿蓝（red,green,blue；组合起来便是我们经常见到的 rgb） 可以将深度看做三个堆叠的二维色彩图层堆叠到一起形成的完整的彩色图像...传入需要被处理的图像以及处理函数 ## RGB 格式转灰度图像 GRAY car_gray = cv2.cvtColor(car_copy, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 需要注意的是，如果直接输出转换后的灰度图像..., cmap='gray') ax1.set_title('未经cv2处理的原图，添加cmap参数') ax2.set_title('cv2处理，添加了cmap参数') ax3.set_title('...cv2处理，imshow未加cmap参数') # cv2处理以后，imshow输出图片时还要添加 cmap 参数才完整 ## 输出原汁原味的灰度图像 ## 至于如何使用 matplotlib 将原始图像转化为灰度图像...小结 总结一下本文提到的内容： 彩色图像的读取：matplotlib 与 cv2 两种方，cv2 需显式转换 RGB 格式 灰度图像转换：cv2.cvt(需要转换的图像, cv2.COLOR_RGB2GRAY
显示某个通道 # 显示图片的第一个通道 lena_1 = lena[:,:,0] plt.imshow('lena_1') plt.show() # 此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加...cmap 参数，有如下几种添加方法： plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r') plt.show() img = plt.imshow('lena_1') img.set_cmap...将 RGB 转为灰度图 matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个： def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[......,:3], [0.299, 0.587, 0.114]) gray = rgb2gray(lena) # 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap...RGB 转换为灰度图 from PIL import Image I = Image.open('lena.png') I.show() L = I.convert('L') L.show()
本文我们会介绍最近为 CameraX ImageAnalysis 带来的新功能，支持从 YUV 到 RGB 的转换，我们会介绍一些背景知识，为什么会引入该功能，并会以少量的示例代码来介绍如何使用它。...在我们的开发者社区，YUV 到 RGB 的转换是呼声最高的功能之一，因为 RGB 格式流行且易于使用，且有时需要在 TensorFlow Lite 模型中使用。...对于输出数据，我们现在支持 RGBA 格式，但将来会扩展到更多其他的 RGB 格式。 由于我们使用 libyuv 作为新的依赖库，我们的库大小增加了大约 50 KB。...总结 我们在 CameraX ImageAnalysis pipeline 中支持了 YUV 到 RGB 的转换。...如果您有任何功能上的需求，请联系我们。 YUV 到 RGB 转换的示例代码可以在 GitHub 中查看。若需了解更多关于 CameraX 的消息，请参考 官方文档。
/img.jpg' img = cv2.imread(img_path) # 灰度图显示，cmap(color map)需要设定为gray plt.imshow(img) plt.show() 显示结果.../img.jpg' img = cv2.imread(img_path) img_cvt = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 灰度图显示，cmap(color.../img.jpg' img = cv2.imread(img_path,0) # 灰度图显示，cmap(color map)需要设定为gray plt.imshow(img, cmap='gray').../img.jpg' img = cv2.imread(img_path) # 这里为直接读取原始图像 # 灰度图显示，cmap(color map)需要设定为gray plt.imshow(img, cmap...，OpenCV专栏从基础出发，到基础截止，期待想学习的朋友们都能够掌握专栏的全部内容，至于后期是否会开出OpenCV实战类栏目，我们敬请期待！
但采样所得的像素值（即灰度值）依旧是连续量。采样后所得的各像素的灰度值从连续量到离散量的转换称为图像灰度的量化。 ? 图像的量化比率决定了图像的颜色精细程度。 ? #!...(img1)img2 = rgb2gray(img2)img3 = rgb2gray(img3)plt.subplot(221),plt.imshow(image)plt.title('Input Image...'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(222),plt.imshow(img1,cmap='gray')plt.title('Binary image...'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(223),plt.imshow(img2,cmap='gray')plt.title('16 level'),...plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(224),plt.imshow(img3,cmap='gray')plt.title('64 level'), plt.xticks
可以是灰度图像，也可以是多通道的彩色图像 dst：卷积处理的输出图像，大小和类型与 src 相同 ddepth：目标图像每个通道的深度（数据类型），ddepth=-1 表示与输入图像的数据类型相同 kernel...='gray', vmin=0, vmax=255) plt.tight_layout() plt.show() 高斯低通滤波 低通滤波，可以抑制图像中的灰度突变，使图像变得模糊。...主要用于： 模糊图像和图像降噪 在图像重取样前平滑图像以减少混淆 减少图像中无关的细节 平滑因灰度级不足所导致的图像的伪轮廓 高斯核的数学表达式为： OpenCV 提供了cv.GaussianBlur...中值滤波法将像素点的邻域内的所有像素点灰度值的中值作为该像素点的灰度值。 中值滤波对于消除图像中的椒盐噪声非常有效。...)) plt.tight_layout() plt.show() 钝化掩蔽 图像锐化的目的是增强图像的灰度跳变部分，使模糊的图像变得清晰。
今天打算用matplotlib和numpy来实现图像灰度处理。 我们知道，图像是由若干像素来组成，每一个像素都有明确的位置和被分配的颜色值（RGB）。图像就是由很多像素构成的一个矩阵。...图片灰度处理的计算公式：Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114 其中，Gray表示灰度值，RGB表示红绿蓝的颜色值。...图片灰度处理后的数据是二维数组，颜色0~255，0到255为由暗到亮的过程。也就是灰度。...imread负责的就是加载图片） n1=plt.imread("me.png") # n1为三维数组，最高维度是图像的height，此高维是图像的width，最低为是RGB颜色 # 显示图片(imshow...点乘 x=np.dot(n1,n2) #传入数据显示灰度 plt.imshow(x,cmap="gray") plt.show() 运行对比： 原图片（这是我本人，电脑拍的，像素不好，好憨呀！）
(1, 3, figsize=(20,10)) #生成一个一行三列的f图像....ax1.set_title('Red') ax1.imshow(r, cmap='gray') ax2.set_title('Green') ax2.imshow(g, cmap='gray') ax3....set_title('Blue') ax3.imshow(b, cmap='gray') ?...绘制出这些通道的灰度版本 以便观察各通道的强度,像素越亮 代表的红色、绿色或蓝色值就越高。我们可以看到 粉色气球的红色值很高 蓝色值也相对比较高，但值大小不一 特别是当气球位于阴影下的时候。..., cmap='gray') ?
(rgb):#RGB图像转为灰度图像 return np.dot(rgb[...,:3],[0.299,0.587,0.114]) #高斯滤波 gray=rgb2gray(img) W,H=gray.shape...or (NMS[i,[j-1,j+1]]<TH).any()): DT[i,j]=1 plt.subplot(2,2,1) plt.imshow(new_gray,cmap...=cm.gray)#从原图转化的灰度图像 plt.axis("off") plt.subplot(2,2,2) plt.imshow(d,cmap=cm.gray)#高斯滤波后的灰度图像 plt.axis...("off") plt.subplot(2,2,3) plt.imshow(NMS,cmap=cm.gray)#非极大值抑制图像 plt.axis("off") plt.subplot(2,2,4) plt.imshow...(DT,cmap=cm.gray)#双阈值检测边缘图像 plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Canny算子的图像边缘检测是首先原始图像灰度化，然后进行高斯平滑滤波，接着计算梯度幅值和方向
): """返回给定颜色表的灰度版本""" cmap = plt.cm.get_cmap(cmap) colors = cmap(np.arange(cmap.N))...# 将 RGBA 转换为感知灰度亮度 # cf. http://alienryderflex.com/hsp.html RGB_weight = [0.299, 0.587, 0.114...] luminance = np.sqrt(np.dot(colors[:, :3] ** 2, RGB_weight)) colors[:, :3] = luminance[:, np.newaxis...view_colormap(cmap): """使用颜色表的灰度等价物来绘制它""" cmap = plt.cm.get_cmap(cmap) colors = cmap(np.arange...推迟对这些细节的讨论，让我们看一下这个数字数据的二维流形学习投影（详见“深入分析：流形学习”）： # 使用 IsoMap 将数字投影到二维 from sklearn.manifold import Isomap
如果采用opencv读入的图像，通道顺序为BGR，PLT显示图像是以RGB顺序的，可以采用以下代码： plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(cv2.cvtColor...(input_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() 三、设置显示图像画布大小： 有时候我们会觉得图像显示出来太小，这个时候需要设置画布大小 plt.figure(figsize...=(15,10)) #figsize里面的系数越大，画布越大，当然运行时间越长 四、显示灰度图像 plt.imshow(img, cmap =’gray’) 补充知识：plt 在屏幕的固定位置显示图像...，但是没有解决我的问题，就去论坛上看到了具体的解决办法。...还有就是如何显示不带白边的plt图像 plt.figure() fig.set_size_inches(2,2)#200x200 fig.canvas.manager.window.move(300,300
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) 第一个参数为子图行的数目 第二个参数为子图列的数目 第三个参数为某一幅图的编号1,2,3,4，······ 例如subplot...显示图片的函数matplotlib.pyplot.subplot() matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation...cmap颜色图谱（colormap），默认None，默认为RGB颜色空间。...numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread('bmx1.jpg',0)#第二个参数 为将图片直接读为灰度图...或者加一步BGR到灰度图的转变，后面的一系列检测是基于灰度图 #cv2.CV_64F 输出图像的深度（数据类型），可以使用 -1, 与原图像保持一致 np.uint8 laplacian=cv2.Laplacian
会将它们解码为三通道的“RGB”图像。...在PIL中，从模式“RGB”转换为“F”模式是按照下面的公式转换的： F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000 我们以灰度图像为例，将目标图像转换成灰度图像...image_gray = image.convert("L") # 将图片转换为灰度图像 data = np.array(image_gray) plt.imshow(data, cmap=cm.gray...而在绘制灰度图像的imshow()方法给cmap传入了cm.gray参数。cmap:代表颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 为什么调取灰度图像加了这么一行代码呢？...()方法用于创建PIL图像对象，save()方法用于保存图像到具有指定文件名的文件，后缀变为“.jpg”，上述代码的新文件名和原文件名相同。
）颜色通道. cmap：颜色图谱（colormap），默认为 RGB(A) 颜色空间 gray：灰度显示 hsv：hsv 颜色空间 注意事项： plt.imshow() 可以直接显示 OpenCV...灰度图像，不需要格式转换，但需要使用 cmap=‘gray’ 进行参数设置。...如果你想要保存图像到文件，可以使用 plt.savefig() 函数。...设置 Gray 参数"), plt.axis('off') plt.imshow(img2, cmap='gray') # matplotlib 显示灰度图像，设置 Gray 参数 plt.subplot...）对应的灰度图像 print("获取灰度图像的属性：") print("shape =", image_Gray.shape) # 打印灰度图像的（像素行数，像素列数） print("size =",
下面将向大家介绍如何使用NumPy和OpenCV对数字图像进行简单的处理方法： 关于像素的一些知识 在程序世界里，图像输入到计算机中时，与人眼所见的图像的形式不太一样。...this image 255 Minimum RGB value in this image 0 这些值对于验证而言是很重要的，因为8位颜色强度不能超出0到255范围。...R通道：第100行到110行 G通道：第200行到210行 B通道：行300行到310行 本次测试只在一张图像上进行综合处理，方便我们同时查看每个通道的值对图像的影响。...在python中有两种方法可以将图像转换为灰度。但是，更直接的方法是使用matplotlib包，该包执行的操作是获取原始图像的RGB值后进行加权平均。...例如：假设在RGB图像中过滤掉一些像素值低的像素或像素值高的像素（以及其它任何条件），将RGB转换为灰度图看起来不错，但是我们目前不会对彩色图像进行这样的处理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
