溫馨提示×

溫馨提示×

您好,登錄后才能下訂單哦!

密碼登錄×
登錄注冊×
其他方式登錄
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》

如何使用python?opencv實現(xiàn)灰度圖和彩色圖的互相轉換

發(fā)布時間:2022-01-21 09:43:32 來源:億速云 閱讀:278 作者:小新 欄目:開發(fā)技術

這篇文章將為大家詳細講解有關如何使用python opencv實現(xiàn)灰度圖和彩色圖的互相轉換,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

opencv灰度圖和彩色圖互相轉換

如果攝像頭本來就得到3維度紅外圖那就不用處理直接可以用:

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, image_np = cap.read()

如何使用python?opencv實現(xiàn)灰度圖和彩色圖的互相轉換

直接轉成單通道的灰度圖看看能不能用:

    #如果后面不寫0,那就是默認彩色的
    # 第一種方式
    image = cv2.imread('***/timg4.jpg',0)
    #第二種方式
    #dst=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    detecotr = TOD()
    detecotr.detect(image)
    # 或者視頻轉換方式如下
    ret, image_np = cap.read()
    image_np=cv2.cvtColor(image_np,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

上面兩種方式得到的數(shù)據(jù)是不完全相同的,網(wǎng)上尚未查找到具體原因,通過對讀取到的ndArray數(shù)據(jù)對比,發(fā)現(xiàn)存在不完全相同的數(shù)據(jù)。

觀察直接轉成1通道的圖像:

如何使用python?opencv實現(xiàn)灰度圖和彩色圖的互相轉換

直接轉成了1通道灰度圖喂進去神經(jīng)網(wǎng)絡不行,因為只有1通道,必須經(jīng)過如下的處理;

image_np=cv2.cvtColor(image_np,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

上面代碼可以得到3通道灰度圖,就是把灰度圖的1通道復制三遍,然后就可以喂進網(wǎng)絡了:

如何使用python?opencv實現(xiàn)灰度圖和彩色圖的互相轉換

紅外圖像和灰度圖像本身就不是在同一分類標準下得到的概念。

紅外圖像是紅外成像設備采集目標在紅外波段的輻射形成的影像,這個圖像可專以是灰度圖像,也可以彩色圖像。同樣的道理,可見光圖像可以是灰度屬圖像,也可以彩色圖像。

灰度圖像是相對彩色圖像而言的?;叶葓D像沒有顏色,灰度值由0變化至255時,圖像由黑變白。

再將上述的3通道灰度值轉換為偽彩圖,觀察結果:

ret, image_np = cap.read()
image_np=cv2.cvtColor(image_np,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#image_np=cv2.cvtColor(image_np,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
image_np = cv2.applyColorMap(image_np, cv2.COLORMAP_JET)

如何使用python?opencv實現(xiàn)灰度圖和彩色圖的互相轉換

對于偽彩圖有不同的偽彩圖方式,各個函數(shù)如下:

# COLORMAP_AUTUMN = 0,
# COLORMAP_BONE = 1,
# COLORMAP_JET = 2,
# COLORMAP_WINTER = 3,
# COLORMAP_RAINBOW = 4,
# COLORMAP_OCEAN = 5,
# COLORMAP_SUMMER = 6,
# COLORMAP_SPRING = 7,
# COLORMAP_COOL = 8,
# COLORMAP_HSV = 9,
# COLORMAP_PINK = 10,
# COLORMAP_HOT = 11

注意:

在使用模型框架的時候,如果是使用tensorflow object detection API,需要將1通道的灰度圖轉成3通道(唯一通道復制三遍)來訓練和檢測;

為什么不直接使用者通道的灰度圖來做呢,這樣是不是能提高性能呢?

不是,因為這樣對于提高性能和速度沒有意義,它只影響了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的第一層而已,后續(xù)層的計算量和參數(shù)量沒有絲毫影響,這樣的影響等同于沒有,如果真的考慮性能和速度,直接更改模型更可靠。

附:python將灰度圖轉換為RGB彩色圖

from PIL import Image
import os

path = r'圖片存儲的路徑'
newpath = r'轉換后存儲圖片的路徑'


def RGBtoGray(path):
    files = os.listdir(path)
    for file in files:
        imgpath = path + '/' + file
        #print(imgpath)
        #
        im = Image.open(imgpath).convert('RGB')
        #resize將圖像像素轉換成自己需要的像素大小
        img = im.resize((512, 512))
        dirpath = newpath
        file_name, file_extend = os.path.splitext(f)
        dst = os.path.join(os.path.abspath(dirpath), file_name + '.jpg')
        img.save(dst)
if __name__ == "__main__":
    RGBtoGray(path)

關于“如何使用python opencv實現(xiàn)灰度圖和彩色圖的互相轉換”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。

向AI問一下細節(jié)

免責聲明:本站發(fā)布的內容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網(wǎng)站立場,如果涉及侵權請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據(jù),一經(jīng)查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。

AI