OpenCV入門 | 使用Python實現(xiàn)計算機(jī)視覺的第一步
太酷了,我們必須使用OpenCV讀取和顯示圖像,并了解如何將GBR顏色轉(zhuǎn)換為RGB以使用Matplolib內(nèi)聯(lián)顯示它們。其他顏色格式可以使用OpenCV處理,例如HSV,CMYK等。色彩由于我們將重復(fù)很多次,因此我們創(chuàng)建一個使用Matplotlib進(jìn)行繪圖的方法。我們可以設(shè)置圖的大小并刪除軸以使其更好。def show(img): fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12,8)) ax.a(chǎn)xis('off') plt.imshow(img, cmap='Greys')請注意,我還將.imshow中的顏色圖定義為“灰色”。當(dāng)我們繪制RGB圖像時,該參數(shù)將被忽略,但是稍后在繪制數(shù)組的各個維度時將很有用,F(xiàn)在,讓我們嘗試一下我們的方法。image = cv2.imread('img2.jpeg')image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
show(image)
現(xiàn)在讓我們嘗試將其轉(zhuǎn)換為灰度然后再轉(zhuǎn)換為RGB。image = cv2.imread('img2.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)image = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
show(image)
我們可以使用.split獲取顏色的單個數(shù)組,然后將圖片與.merge組合在一起。這對于修改,檢查和過濾數(shù)組的單個維度非常實用。例如,我們可以將數(shù)組乘以零以將其刪除;img = cv2.imread('img2.jpeg')
B, G, R = cv2.split(img) img = cv2.merge([B*0, G, R*0])
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)show(img)
我們可以增加或減少顏色的強(qiáng)度,或者構(gòu)建具有相同形狀的新的Numpy數(shù)組來替換它,或者你可以考慮使用任何其他方法。img = cv2.merge([np.ones_like(B)*255, G, R])
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)show(img)
同樣的分割和合并概念也適用于其他格式,如HSV和HSL。img = cv2.imread('img2.jpeg')img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
H, S, V = cv2.split(img)
img = cv2.merge([np.ones_like(H)*30, S+10, V-20])
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2RGB)show(img)

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