我正在使用OpenCV Python来读取图像。我把它们读成灰度图像，因为读全彩色图像是很昂贵的。但是，我仍然需要确定原始图像中颜色通道的数量。有没有一种简单的方法可以使用EXIF标签、PIL或任何其他库来提取图像中的颜色通道数</
浏览 12提问于2020-12-18得票数 0
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在使用OpenCV的面部识别的许多例子中，我看到图像被转换成灰度，作为面部识别功能的“预处理”的一部分。如果彩色图像被用于面部识别，会发生什么情况？为什么所有的例子都会首先将图像转换成灰度？
浏览 1提问于2019-04-15得票数 3
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对于GAN，我是这个领域的新手，我尝试过一些教程，但是，大多数都使用Cifar或mnist数据集。所以大多数都是以这样格式形状构建的(xxxx，28，28)。 最近，我想试试我们的另一张照片。import miscprint(data.shape) 我的输出我的预期输出： 因为我是新手，所以我真的想问一下，它应该是(1，28，28)还是别的什么？这
浏览 42提问于2019-03-13得票数 0
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我从输出2D多数组(分段)的DeepLabV3+ mlmodel开始。成功添加了一个图层，该图层将此作为输入并输出灰度图像。现在，我想将这张GrayScale图像作为输入和输出ARGB，其中我想使其中一种颜色透明。 如何设置这样的层？RGB Image'model_file_name = 'DeepLabKP-G2R.mlmodel'
updated_model.save(model_file_name) 虽然模型成功保存，但没有任何
浏览 27提问于2020-09-10得票数 0
tf.image.decode_image中的channels必须等于图像的真实通道吗？如果实际通道大于或小于tf.image.decode_image中的channels，会发生什么情况？如果它们必须相等，我应该如何处理我的图像集包含不同通道的图像？
浏览 1提问于2017-03-27得票数 2
我直接抄袭了一本书，但得到了这个错误：Traceback (most recent call last):
File "edge.py", line 5, in <module
浏览 2提问于2019-12-07得票数 0
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我正在从一个文件文件夹中获取一个图像。它的尺寸是128*128。Only two dimensions allowed
encrypted = arnold(cover,num);
有人能解释一下印第安人的目的吗如果是ndims=3，那么图像是彩色的吗？如果是ndims=2，这是否意味着图像不是彩色的？
浏览 4提问于2014-07-17得票数 2
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为了找到最大的白像素区域，首先将灰度图像阈值化为二值化图像。= CV_RETR_FLOODFILL则只支持函数cvStartFindContours中的CV_32SC1映像。
浏览 7提问于2016-01-11得票数 11
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我有一个简单的顺序深度模型，如下所示，它执行二进制分类。我将我的数据集图像的3个颜色通道传递给模型进行训练。如何将灰度作为第四个通道添加到我的模型中？我需要做哪些更改？
浏览 10提问于2020-02-18得票数 0
我已经将一张彩色照片转换为黑白照片，并将边缘加粗。现在我需要将它转换回它的原始颜色与加粗的边缘。matlab中有没有什么函数可以让我这样做？
浏览 1提问于2011-10-13得票数 1
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图像深度和通道之间的差异
、、、
有人能知道imagedepth和no的区别吗？图像中通道的数量。假设图像深度为8，否。通道R，G，B是3。那么，这意味着什么，我在可视化3d结构时遇到了困难
浏览 27提问于2012-04-11得票数 21
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我正在努力训练cnn的面部性别和年龄检测模型。我的训练集包含彩色和灰度的面部图像。如何规范此数据集？或者如何处理混合灰度图像和彩色图像的数据集？
浏览 4提问于2018-01-13得票数 4
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目标这是我的密码：#include <iostream>#include <除了一个是使用OpenCV的类Mat，另一个是使用Leptonica的Pix。Text: Raptor Com
浏览 1提问于2018-03-23得票数 2
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我在一个目录中混合了3通道灰度和彩色图像，我想在numpy中测量RGB图像在经验上有多少灰度，并且可以非常有效地计算出来。我知道如果R==G==B，我有一个灰度像素，如果每个像素的R，G，B不相等，我就有一个彩色像素。我可以这样说，灰度是像素的灰度级与彩色的比例。所有真正的灰度</em
浏览 1提问于2018-05-05得票数 0
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我是tensorflow的新手，我有一个这种格式的numpy输入数据：意思是200是训练数据集的数量，64是H，2048是W否则，我得到的错误是，Conv2d应该有4个维度，<em
浏览 23提问于2019-10-30得票数 2
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我需要阅读大量的图像和高速要求，只需要处理蓝色通道的彩色图像。如果我用cv::imread(imgName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);读取图像会很长时间，所以我只想读取一个彩色图像通道。怎么做？非常感谢!！
浏览 5提问于2017-12-13得票数 0
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我有一堆图像，其中绝大多数是彩色(rgb)图像。我需要在他们实验室色彩空间的三个不同频道中应用一些空间特征。通过rgb2gray，从RGB颜色空间到Lab空间的转换非常简单。然而，当图像是灰度时，这自然会失败(只由一个通道组成，数值表示是double，uint8，任何真正的东西)。
我熟悉的事实是，“亮度”(L)通道的实验室<e
浏览 4提问于2014-12-02得票数 2
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假设有一个以灰度图像为输入的ML网络。我有的是RGB图像。因此，我没有将这些RGB图像转换为灰度，而是将每个单独的彩色波段作为对网络的不同输入。也就是说，我不把RGB图像A输入到网络中，而是将A的R矩阵作为第一个输入，然后是G矩阵，然后是B矩阵。这将给网络带来3倍多的数据。这是否可以被视为数据增强(因为我们正在增加数据量)？如果是，这种数据增强技
浏览 0提问于2022-04-04得票数 2
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我有一个需要将一些图像分类为灰度或颜色的用例。我最初的步骤是基于灰度图像在一个像素上应该有r，g，b值的特征，与单通道的值相同。对于彩色图像，同一像素处的r、g、b值可能不同。所以我通过得到(r，g)，(b，g)和(r，b)之间的差来检查，如果这三个都只有0，它的灰度，否则，它的</e
浏览 21提问于2018-08-10得票数 1
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