如何将字节图像从灰度转换为BGR_使用numpy将BGR图像转换为灰度_如何将灰度图像转换为红色图像？ - 腾讯云开发者社区

顾名思义,它的作用就是将一个色彩空间(color space)的图像转换为另一个色彩空间的图像。有了这个神器我们就能轻易的将一张彩色图你像转换成灰度(gray)或其他色彩空间图像。...如果你要从这个方法获取RGB的数组，你还得自己写转换代码： /** * 返回图像的RGB格式字节数组 * @param image * @return *...还以前面图像转灰度举例，如果要从灰度图像中获取图像矩阵的字节数组,代码示例如下： /** * 获取灰度图像的字节数组 * @param image * @return...*/ public static byte[] getMatrixGray(BufferedImage image) { // 转灰度图像...=BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR){ // 转sRGB格式 BufferedImage rgbImage = new BufferedImage

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OpenCV 教程 03: 如何跟踪视频中的某一对象

OpenCV 中的顺序是 BGR。灰度图。简单的理解，就是黑白图，图像的每个像素点只能有一个值表示颜色，像素值范围是 [0~255]，现有的成熟分析算法多是基于灰度图像。 HSV。...OpenCV 可以很方便的从 BGR 转换为灰度图，从 BGR 转换为 HSV： import cv2 as cv cv.cvtColor(input_image, cv.COLOR_BGR2GRAY...) cv.cvtColor(input_image, cv.COLOR_BGR2HSV) 现在我们知道如何将 BGR 图像转换为 HSV，我们可以使用它来提取彩色对象。...步骤：拍摄视频的每一帧从 BGR 转换为 HSV 颜色空间我们将 HSV 图像阈值设置为蓝色范围单独提取蓝色对象，可以在该图像上做任何我们想做的事情。...# 获取视频的每一帧 _, frame = cap.read() # BGR 转换为 HSV hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)

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NEON做色域变化_ 用单核性能无限逼近八核并行OpenCV

一、背景色域变化是个老生常谈的问题，涉及到工程应用的方方面面，例如计算机视觉中常见的BGR转RGB，SLAM特征提取中的BGR转灰度图，安防监控中的YUV转BGR，车载显示中的NV12或NV21转RGB...本篇博文主要讲两个操作，一个是BGR转RGB，一个是BGR转GRAY。...5.2 再看下BGR2GRAY的测试对比耗时：我们看到了与第一小节几乎相反的情况，从1280以下的尺寸开始，neon几乎吊打了OpenCV，我们看下转灰度图和转RGB的区别。...由于转灰度图是，通常使用以下公式来计算每个像素的灰度值： gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B 这里的R、G、B分别代表红色、绿色和蓝色通道的像素值，范围通常是...这些系数加起来等于1，以确保转换后的灰度图像的亮度与原始彩色图像相似。

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十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理

- https://blog.csdn.net/eastmount ---- 一.图像灰度化原理像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。...同样，可以调用 grayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV) 核心代码将彩色图像转换为HSV颜色空间，如下图所示。...cv2.imread('miao.png') #BGR转换为RGB img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理 img_GRAY...) #BGR转YCrCb img_YCrCb = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) #BGR转HLS img_HLS = cv2.cvtColor...(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HLS) #BGR转XYZ img_XYZ = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2XYZ) #BGR转LAB img_LAB

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三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理

图像类型转换是指将一种类型转换为另一种类型，比如彩色图像转换为灰度图像、BGR图像转换为RGB图像。...) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如图所示，它将左边的彩色图像转换为右边的灰度图像，更多灰度转化的算法参考后续文章。...img_BGR = cv2.imread('na.png') #BGR转换为RGB img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理...) #BGR转YCrCb img_YCrCb = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) #BGR转HLS img_HLS = cv2.cvtColor...(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HLS) #BGR转XYZ img_XYZ = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2XYZ) #BGR转LAB img_LAB

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OpenCV-Python学习（3）—— OpenCV 图像色彩空间转换

学习目标图像色彩空间；函数说明与解释；学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个，像BGR↔灰色，BGR↔HSV等；学习 cv.cvtColor 函数的使用。 2. 常见色彩空间 3....代码演示 7.1 BGR↔HSV、BGR↔YCrCb 7.1.1 代码彩色图像模式读取图片；显示读取的原图；使用 cv.cvtColor 将原图转换为 HSV 类型；显示 HSV 类型图像；使用...；显示读取的原图；使用 cv.cvtColor 将原图转换为 GRAY 类型；显示 GRAY 类型图像；使用 cv.cvtColor 将第三步转换的图片逆转为 BGR；显示逆转的 BGR 类型图像...() 7.2.2 结果 7.2.3 注意 BGR↔GRAY将三通道彩色图像转换为了单通道灰度图像，信息传递存在损失。...当三通道彩色图像转换为了单通道灰度图像，信息损失，不可逆转为三通道彩色图像。

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【OpenCV】Chapter10.色彩转换与图像绘制

RGB -> GRAY 注意RGB可以转灰度，灰度不能转RGB 转换公式：gray = 0.299 x R + 0.587 x G + 0.114 x B RGB -> HSV RGB转HSV...imgGRAY = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2GRAY) # BGR 转换为灰度图像 imgHSV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HSV...) # BGR 转换为 HSV 图像 imgYCrCb = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YCrCb) # BGR转YCrCb imgHLS = cv.cvtColor...(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HLS) # BGR 转 HLS 图像 imgXYZ = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2XYZ) # BGR 转 XYZ...图像 imgLAB = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2LAB) # BGR 转 LAB 图像 imgYUV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YUV

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通道分离与合并、彩色图转换为灰度图、二值化

文章目录图像基础重要的函数图像基本知识图像基础通道分离与合并彩色图转换为灰度图二值化图像的加减乘除图像基础矩阵分辨率 8位整型图像浮点数图像灰度图：彩色图...：通道分离与合并 b, g, r = cv.split(img) img_new = cv.merge([b, g, r]) 彩色图转灰度图 img_gray = cv.cvtColor(img,...img = cv.imread() 彩色图转灰度图 img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) 二值化图像（灰度图转二值图） _, img_bin =...))#cv用的BGR，需要转换为RGB plt.show() 图像基础 A = np.random.randint(0,256,(2,4)) A array([[ 4, 245, 223, 220...img.shape (500, 500, 3) 通道合并 img2 = cv.merge([b,g,r]) show(img2) img3 = cv.merge([r,g,b]) show(img3) 彩色图转换为灰度图

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SSE图像算法优化系列四：图像转置的SSE优化（支持8位、24位、32位），提速4-6倍

也就是说国内网络上的优化文章其实都还是停留在皮毛阶段，也或者是真正的具有优化意义的代码都还雪藏在某个公司或者某个人的硬盘里，特别是针对灰度和24位图像的转置优化在PC上有更多的使用场景。...有了上面的32位的转置，对灰度模式的转置基本思路也是定位在各种pack和unpack的组合了，因为SSE支持一次性读取16个字节的数据，所以最原始的想法也是写个16*16小块的灰度转置函数，但是由于灰度数据一个像素就是一个字节...对于转置，由于一个像素占用3个字节，如果完全按照转置的严格意义对24位图像使用各种unpack来得到结果，不是说做不到，但是将变得异常复杂，耗时耗力，并且不一定有加速作用，我这里提出的方案是借用32位的来处理...我们也是一次性进行4*4的图像块的转置，首先还是读取16个字节的信息，这里就包括了5个多的24位像素的像素值，我们只取前4个，并将它们扩展为4个BGRA的格式，A值填充任何数据都可，然后使用32位的转置算法...由于_mm_loadu_si128会一次性加载16个字节的数据，而我们实际只使用了其前面的12个字节的信息，所以需要考虑程序的严谨性，对最后一行图像分块时应该注意不要超出图像能访问的数据范围（我想很多人不会明白我这句话的意思的

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OpenCV 4基础篇| OpenCV图像基本操作

图像读取 1.1 cv2.imread() 不能读取中文路径和中文名称语法结构： retval = cv.imread(filename[, flags]) #用于从指定的文件读取图像 filename...：读取图像的文件路径和文件名 flags：读取图片的方式，可选项： cv2.IMREAD_COLOR(1)：始终将图像转换为 3 通道BGR彩色图像，默认方式 cv2.IMREAD_GRAYSCALE...(0)：始终将图像转换为单通道灰度图像 cv2.IMREAD_UNCHANGED(-1)：按原样返回加载的图像（使用Alpha通道） cv2.IMREAD_ANYDEPTH(2)：在输入具有相应深度时返回...1.2 cv2.imdecode() 可以读取中文路径和中文名称语法结构： retval = cv2.imdecode(buf, flags) #用于从内存中读取图像 buf：字节数组，其中包含要解码的图像数据...flags：读取图片的方式，可选项： cv2.IMREAD_COLOR(1)：始终将图像转换为 3 通道BGR彩色图像，默认方式 cv2.IMREAD_GRAYSCALE(0)：始终将图像转换为单通道灰度图像

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一文弄明白 OpenCV Mat 中通道channels的作用

等彩色图像转换为GRAY灰色的时候，Mat的通道数就会被压制为单通道G了。...主要是RGB555和RGB565格式的图像，这个通道通常用来计算。三通道的，图片就是彩色图像了，例如RGB，BGR，HSV，HLS等等。四通道的，图片带透明度的图像了。...因为Imgproc会按照RGB的顺序从double[]数组中提取参数进行计算处理，而不是按照BGR的格式进行提取转换。...其实说破很简单： ImgProc.COLOR_BGR2BGRA;// BGR to BGRA 也就是BGR格式转BGRA格式 ImgProc.COLOR_RGB2RGBA;// RGB to RGBA...如果直接转Bitmap显示将只会看到灰度图 } 我们如果想只想看到Mat中的红色通道的效果，而不是看灰度图。该怎么处理？

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基于OpenCV的彩色空间互转

作者：姚童，Datawhale优秀学习者图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从...GRAY色彩空间为单通道，所以通常用二维数组表示一幅灰度图像。二值图像：只有0和255两种像素值的灰度图像。...RGB与灰度图互转 1. RGB2GRAY 将图像由RGB色彩空间转换为GRAY色彩空间时，处理方式如下： 2....在这里发现一个问题，为什么由RGB转换为灰度图，再转换回RGB时，图像是灰色而不是彩色了？...图像由GRAY转换为RGB时，采用的是如下公式： GRAY转换为RGB后的取值都在RGB的颜色空间立方体的主对角线上。从HSV的角度，饱和度为0的图就是灰色的。

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OpenCV 入门教程：颜色空间转换

1.2 灰度颜色空间灰度颜色空间是一种将彩色图像转换为灰度图像的颜色表示方式。在灰度颜色空间中，每个像素的值仅包含一个亮度成分，范围通常是 0 到 255 ，表示像素的亮度。...以下是一个基本的颜色空间转换的示例代码： import cv2 # 读取图像文件 image = cv2.imread('image.jpg') # 将图像从BGR颜色空间转换为灰度颜色空间 gray_image...= cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2....COLOR_BGR2HSV) 在上述示例中，我们使用 cvtColor 函数将图像从 BGR 颜色空间转换为灰度颜色空间和 HSV 颜色空间。...COLOR_BGR2GRAY 和 COLOR_BGR2HSV 是颜色空间转换的参数，用于指定源颜色空间和目标颜色空间。

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Python OpenCV给证件照换底色

比例和尺寸只能设置一个 # 修改尺寸 image = cv2.resize(image, None, fx=0.5, fy=0.5) ---- 3、BGR图片转灰度图彩色图无法进行梯度闭运算。...闭运算：对图像先进行膨胀再腐蚀，有助于关闭前景物体上的小孔或者小黑点形态学变换：开运算，闭运算，梯度运算所以先将图片转换为hsv格式 cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV...) 可以将彩色图片转化为hsv灰度图片转换成hsv是因为，hsv的色彩空间有表可查。...# 图片转换为二值化图 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) print(hsv) ---- 4、图片二值化处理形态学变换需要的是二值图片。...cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red) hsv:图像 lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值，图像值变为0 upper_red指的是图像中高于这个

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OpenCV这么简单为啥不学——1、基础环境与imread函数

如果设置，请始终将图像转换为单通道灰度图像。...如果设置，请始终将图像转换为3通道BGR彩色图像。...如果设置，则始终将图像转换为单通道灰度图像，并且图像尺寸减小1/2。...如果设置，则始终将图像转换为单通道灰度图像，并且图像尺寸减小1/4。...如果设置，请始终将图像转换为单通道灰度图像，并且图像尺寸减小1/8。

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万字长文告诉新手如何学习Python图像处理（上篇完结四十四） | 「Python」有奖征文

img_BGR = cv2.imread('na.png') #BGR转换为RGB img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理...) #BGR转YCrCb img_YCrCb = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) #BGR转HLS img_HLS = cv2.cvtColor(img_BGR..., cv2.COLOR_BGR2HLS) #BGR转XYZ img_XYZ = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2XYZ) #BGR转LAB img_LAB = cv2...下图是将图像的连续灰度值转换为0至255的灰度级的过程。...它与相邻的像素之间没有运算关系，是一种简单和有效的图像处理方法。图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。

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OpenCV图像处理

转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('....., cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow('HSV', hsv) 2.3 BGR转换为LAB # BGR to L*a*b lab = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2LAB...) cv.imshow('LAB', lab) 2.4 BGR转换为RGB # BGR to RGB rgb = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) cv.imshow...('RGB', rgb) 2.5 HSV转换为RGB # HSV to BGR lab_bgr = cv.cvtColor(lab, cv.COLOR_LAB2BGR) cv.imshow('LAB...参考 python图像数组操作与灰度变换

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Opencv 图像处理：图像基础操作与灰度转化

删除窗口cv2.destrovAllWindows() 保存图像cv2.imwrite() 3.图像分辨率灰度转化 RGB与 BGR 转化图像属性 1.图像格式图像压缩比: 通过编码器压缩后的图象数字大小和原图象数字大小的压缩比...8 位：单通道图像，也就是灰度图，灰度值范围2**8=256 24 位：三通道 3*8=24 32 位：三通道加透明度 Alpha 通道灰度转化目的将三通道图像（彩色图）转化为单通道图像（灰度图...参数2 ：flag 就是转换模式 cv2.COLOR_BGR2GRAY ：彩色转灰度 cv2.COLOR_GRAY2BGR：单通道转三通道 #导入opencv import cv2 #读入原始图像...转化的方法 opencv自带的方法转 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) numpy转 img[:,:,::-1] #列左右翻转示例： import cv2 import...img_cv_method = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 用numpy转，img[:,:,::-1]列左右翻转 img_numpy_method =

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OpenCV基础 | 11.图像二值化

(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图 ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU...) #灰度图转二值图 print("threehold value %s"%ret) cv.imshow("binary",binary) threehold value 117.0...在直方图上从最高峰处bmx到最暗对应直方图bmin(p=0)%构造一条直线，从bmin处开始计算每个对应的直方图b到直线的垂直距离，知道bmax为止，其中最大距离dmax对应的直方图位置即为图像二值化对应的阈值...参数：表示输入图像（8位单通道图像），灰度图。...一般情况参数C是大于0的，C越大说明最后的阈值就会越小，这样导致的结果就是图像的大部分像素会被转换为亮域，即更多的像素点的灰度值大于阈值，被转化为255亮域。

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十七.图像锐化与边缘检测之Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian算子

Roberts算子的模板分为水平方向和垂直方向，如公式（11.7）所示，从其模板可以看出，Roberts算子能较好的增强正负45度的图像边缘。...('lena.png') lenna_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理图像 grayImage = cv2.cvtColor(img,...表示边框模式，更多详细信息查阅BorderTypes 注意，在进行Sobel算子处理之后，还需要调用convertScaleAbs()函数计算绝对值，并将图像转换为8位图进行显示。...同时，在进行Laplacian算子处理之后，还需要调用convertScaleAbs()函数计算绝对值，并将图像转换为8位图进行显示。....COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理图像 grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #拉普拉斯算法 dst = cv2.Laplacian

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java:图像(BufferedImage)色彩空间转换(灰度)暨获取图像矩阵数据byte[](sRGBgray)

OpenCV 教程 03: 如何跟踪视频中的某一对象

NEON做色域变化_ 用单核性能无限逼近八核并行OpenCV

十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理

三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理

OpenCV-Python学习（3）—— OpenCV 图像色彩空间转换

【OpenCV】Chapter10.色彩转换与图像绘制

通道分离与合并、彩色图转换为灰度图、二值化

SSE图像算法优化系列四：图像转置的SSE优化（支持8位、24位、32位），提速4-6倍

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