1. 转换灰度图像
import cv2 as cv
# 读取图片
img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg')
cv.imshow('Park', img)
# 灰度化
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('Gray', gray)
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片,灰度化,并转为数组
im = array(Image.open("Resources/Photos/park.jpg").convert('L'))
im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理
im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100...200 区间
im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换,使较暗的像素值变得更小)
#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图
#subplot(221)
title('gray')
gray()
imshow(im)
show()
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg')
cv.imshow('Park', img)
# BGR to HSV
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
cv.imshow('HSV', hsv)
# BGR to L*a*b
lab = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2LAB)
cv.imshow('LAB', lab)
# BGR to RGB
rgb = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
cv.imshow('RGB', rgb)
# HSV to BGR
lab_bgr = cv.cvtColor(lab, cv.COLOR_LAB2BGR)
cv.imshow('LAB --> BGR', lab_bgr)
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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