基于OpenCV的图像灰度化处理
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在日常生活中,我们看到的大多数彩色图像都是RGB类型,但是在图像处理过程中,常常需要用到灰度图像、二值图像、HSV、HSI等颜色,OpenCV提供了cvtColor()函数实现这些功能。其函数原型如下所示:dst = cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])
src表示输入图像,需要进行颜色空间变换的原图像;dst表示输出图像,其大小和深度与src一致;code表示转换的代码或标识;dstCn表示目标图像通道数,其值为0时,则有src和code决定。
该函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间,其中,RGB是指Red、Green和Blue,一副图像由这三个通道(channel)构成;Gray表示只有灰度值一个通道;HSV包含Hue(色调)、Saturation(饱和度)和Value(亮度)三个通道。在OpenCV中,常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR2HSV、CV_BGR2XYZ、CV_BGR2HLS等。
下面是调用cvtColor()函数将图像进行灰度化处理的代码。
输出结果如下图所示,左边是彩色的苗族服饰原图,右边是将彩色图像进行灰度化处理之后的灰度图。其中,灰度图将一个像素点的三个颜色变量设置为相当,R=G=B,此时该值称为灰度值。
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。
下面Image_Processing_07_02.py代码对比了九种常见的颜色空间,包括BGR、RGB、GRAY、HSV、YCrCb、HLS、XYZ、LAB和YUV,并循环显示处理后的图像。
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