opencv-python 读取图像并转换颜色空间实例

我就废话不多说了,直接上代码吧!

#-*- encoding:utf-8 -*-
'''
python 绘制颜色直方图
'''
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def readImage():
  #读取图片 B,G,R,返回一个ndarray类型
  #cv2.IMREAD_COLOR # 以彩色模式读入 1
  #cv2.IMREAD_GRAYSCALE # 以灰色模式读入 0
  img = cv2.imread('../../data/home.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
  #返回多维矩阵,#(384, 512, 3),
  print type(img), img.shape, img.size, img.dtype
  #ravel()展平n维矩阵的所有
  print img.ravel(), len(img.ravel())

def cvt():
  '''
  经常用到的颜色转换BGR->Gray 和BGR->HSV
  '''
  # 读取图片 B,G,R,返回一个ndarray类型
  img = cv2.imread('../../data/home.jpg')
  #cv2.COLOR_BGR2GRAY;cv2.COLOR_BGR2HSV
  # 彩色图像转灰度图像YUV(Y即为灰度图) Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
  img1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  # 彩色图像转灰度图像YUV(Y->亮度;U,V->色度)
  img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  print img1
  print img2

cvt()

以上这篇opencv-python 读取图像并转换颜色空间实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python图像灰度变换及图像数组操作

    使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理 numpy简介: NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量.矩阵.图像等)以及线性代数函数. 数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积.转置.解方程系统.向量乘积和归一化.这为图像变形.对变化进行建模.图像分类.图像聚类等提供了基础. 在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象

  • Python实现RGB与HSI颜色空间的互换方式

    概要 这是这学期数字图像处理课的第一份作业好久没懂python手都快生了,调了好久才搞出来. HSI颜色模型是一个满足计算机数字化颜色管理需要的高度抽象模拟的数学模型.HIS模型是从人的视觉系统出发,直接使用颜色三要素–色调(Hue).饱和度(Saturation)和亮度(Intensity,有时也翻译作密度或灰度)来描述颜色. RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换.基本要求是将RGB中的亮度因素分离,通常将色调和饱和度统称为色度,用来表

  • python opencv检测目标颜色的实例讲解

    实例如下所示: # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'kingking' __version__ = '1.0' __date__ = '14/07/2017' import cv2 import numpy as np import time if __name__ == '__main__': Img = cv2.imread('example.png')#读入一幅图像 kernel_2 = np.ones((2,2),np.uint8)#2x2的卷积核

  • python-opencv颜色提取分割方法

    1.用于简单的对象检测.跟踪 2.简单前背景分割 #encoding:utf-8 #黄色检测 import numpy as np import argparse import cv2 image = cv2.imread('huang.png') color = [ ([0, 70, 70], [100, 255, 255])#黄色范围~这个是我自己试验的范围,可根据实际情况自行调整~注意:数值按[b,g,r]排布 ] #如果color中定义了几种颜色区间,都可以分割出来 for (lower

  • OpenCV+Python--RGB转HSI的实现

    cv2.cvtColor函数封装了各种颜色空间之间的转换,唯独没有RGB与HSI之间的转换,网上查来查去也只有C++或MATLAB版本的,自己要用到python里,所以就写写python版本的. HSI颜色模型是一个满足计算机数字化颜色管理需要的高度抽象模拟的数学模型.HIS模型是从人的视觉系统出发,直接使用颜色三要素–色调(Hue).饱和度(Saturation)和亮度(Intensity,有时也翻译作密度或灰度)来描述颜色. RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向

  • Python+OpenCV实现图像融合的原理及代码

    根据导师作业安排,在学习数字图像处理(刚萨雷斯版)第六章 彩色图像处理 中的彩色模型后,导师安排了一个比较有趣的作业: 融合原理为: 1 注意:遥感原RGB图image和灰度图Grayimage为测试用的输入图像: 2 步骤:(1)将RGB转换为HSV空间(H:色调,S:饱和度,V:明度): (2)用Gray图像诶换掉HSV中的V: (3)替换后的HSV转换回RGB空间即可得到结果. 书上只介绍了HSI彩色模型,并没有说到HSV,所以需要网上查找资料. Python代码如下: import cv

  • opencv-python 读取图像并转换颜色空间实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! #-*- encoding:utf-8 -*- ''' python 绘制颜色直方图 ''' import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def readImage(): #读取图片 B,G,R,返回一个ndarray类型 #cv2.IMREAD_COLOR # 以彩色模式读入 1 #cv2.IMREAD_GRAYSCALE # 以灰色模式读入 0 img = cv2.im

  • python读取图像矩阵文件并转换为向量实例

    假设图像矩阵大小为32×32,将其转换为向量,首先创建1×1024的NumPy数组,然后打开给定的文件,循环读出文件的前32行,并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中 import numpy as np def img2vector(filename): returnVect = np.zeros((1, 1024)) fr = open(filename) for i in range(32): lineStr = fr.readline() for j in range(32):

  • Python 读取 YUV(NV12) 视频文件实例

    一.YUV 简介 YUV:是一种颜色编码方法,常使用在各个视频处理组件中 Y'UV, YCbCr, YPbPr等专有名词都可以称为 YUV,彼此有重叠 Y表示明亮度(单取此通道即可得灰度图),U和V则是色度.浓度 主流的采样方式有三种,YUV4:4:4,YUV4:2:2,YUV4:2:0 可以根据其采样格式来从码流中还原每个像素点的 YUV 值,进而通过 YUV 与 RGB 的转换公式提取出每个像素点的 RGB 值,然后显示出来 YUV4:2:0 数据在内存中的长度是 3 / 2 * heigt

  • python 读取DICOM头文件的实例

    用dicompyler软件打开dicom图像,头文件如图所示: 当然也可以直接读取: ds = dicom.read_file('H:\Data\data\\21662\\2.16.840.1.113662.2.0.105002416.1489146183.701\CT\\CT#0#21662#E7AB693D.dcm') print ds >> (0008, 0008) Image Type CS: ['ORIGINAL', 'SECONDARY', 'AXIAL'] (0008, 0016

  • python读取文件指定行内容实例讲解

    python读取文件指定行内容 import linecache text=linecache.getline(r'C:\Users\Administrator\Desktop\SourceCodeofMongoRedis\chapter_5\generate_string.py',10) 第十行内容为# info = '''1000001 王小小''' 实例扩展: 本文实例讲述了Python3实现从文件中读取指定行的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: ''' 遇到问题没人解答?小编

  • Python读取图像并显示灰度图的实现

    python读取图像 原图: import cv2 # 利用opencv读取图像 import numpy as np # 利用matplotlib显示图像 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("./lena.png") #读取图像 # 显示图像 plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show() 效果: 问:为什么画出的图像和原图有色差呢? 答:opencv的颜色通道顺序为[B,G,R],

  • 对python 读取线的shp文件实例详解

    如下所示: import shapefile sf = shapefile.Reader("E:\\1.2\\cs\\DX_CSL.shp") shapes = sf.shapes() print shapes[1].parts print len(shapes) #79条记录 #print len(list(sf.iterShapes())) #79条记录 #for name in dir(shapes[3]): #不带参数时,返回当前范围内的变量.方法和定义的类型列表:带参数时,返

  • VS2010+Opencv+MFC读取图像和视频显示在Picture控件

    VS2010+Opencv+MFC读取图像和视频显示在Picture控件,供大家参考,具体内容如下 1.新建MFC对话框应用程序. 其余选项默认,单击完成,创建出对话框应用程序.删掉原来自带的一些控件,添加picture控件和两个按钮. 2.由于以后的代码会用到CvvImage类,而opencv2.3以后就去掉了对它的支持,这里先介绍添加CvvImage支持的方法,直接能用的可以略过这一步. 如下图添加相应的文件: 这里附上两个文件的源码方便使用. #pragma once #ifndef CV

  • Python读取指定日期邮件的实例

    背景:9月份有部分数据缺失,这部分数据在邮箱里,需要重新拉取,但是每天几百封邮件,总共有6.7万封邮件,使用stat()和retr(which)结合遍历很 耗时 基于如上背景,初始大致思路为: 使用二分法获取到需要恢复数据时间范围内的中间一个值,也就是第几封邮件,然后分两头遍历, 读取到所有需要的邮件 算法函数: 1.获取到邮件的时间,由于可能收到格林威治时间邮件,所以这里做了相应的处理 def getTimeStamp(cn): messages=mailServer.retr(cn)[1]

  • 使用python批量化音乐文件格式转换的实例

    最近在做声音文件数据处理,写了一个自动将m4a文件转化为wav的脚本. import os m4a_path = "/Users/Downloads/start1/" m4a_file = os.listdir(m4a_path) for i, m4a in enumerate(m4a_file): os.system("ffmpeg -i "+ m4a_path + m4a + " " + m4a_path + str(i) + ".

随机推荐