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這篇“怎么使用OpenCV和像素處理圖像灰度化”文章的知識(shí)點(diǎn)大部分人都不太理解,所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,內(nèi)容詳細(xì),步驟清晰,具有一定的借鑒價(jià)值,希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲,下面我們一起來看看這篇“怎么使用OpenCV和像素處理圖像灰度化”文章吧。
在數(shù)字圖像處理中,我們經(jīng)常需要將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,以便應(yīng)用各種算法。其中,最簡(jiǎn)單的方法是對(duì)每個(gè)像素的RGB值取平均值,稱為平均灰度化。但這種方式會(huì)丟失一些重要的圖像信息,例如亮度和對(duì)比度,所以更常見的方式是根據(jù)不同的權(quán)重將RGB值組合成一個(gè)灰度值。
讀入圖像,并觀察其通道結(jié)構(gòu)。
對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行灰度化處理。
觀察不同灰度化算法的效果比較。
將灰度化后的圖像輸出和顯示。
在這個(gè)例子中,我們使用OpenCV讀入一張文件中默認(rèn)格式的彩色圖像,并查看其通道結(jié)構(gòu)。
import cv2 as cv import numpy as np # 讀入彩色圖像 img = cv.imread('test.jpg') # 獲取圖像通道數(shù) print("Channels:", img.shape[2])
圖像從左到右依次是紅色、綠色和藍(lán)色通道,每個(gè)通道都是8位無符號(hào)整數(shù)。如果它們的值相等,這個(gè)像素就會(huì)有類似灰度的效果。
在將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像之前,我們需要先了解一下關(guān)于顏色空間的概念和轉(zhuǎn)換方法。
色彩空間(Color Space)指的是三維坐標(biāo)系統(tǒng)中用來表示顏色的極坐標(biāo)或直角坐標(biāo)系。RGB、HSV和YUV是應(yīng)用廣泛的幾種顏色空間,其中RGB顏色空間用于描述彩色圖像中像素色彩分量的三基色分量。而對(duì)于灰度圖像而言,則只考慮亮度(Luminance)分量,也就是RGB三基色分量的平均值:
gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B
因此,我們可以使用上述公式將三基色分量帶入到圖像灰度化的計(jì)算中。
# 圖像灰度化-平均值法 def gray_avg(img): return cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 圖像灰度化-加權(quán)分量法 def gray_weighted(img): b, g, r = cv.split(img) gray = cv.addWeighted(cv.addWeighted(b, 0.114, g, 0.587, 0), 0.299, r, 0.299, 0) return gray
在本例中,我們使用兩種不同的灰度化算法:平均值法和加權(quán)分量法。接下來我們將對(duì)這兩種算法進(jìn)行比較。
# 顯示原始圖像 cv.imshow('Original', img) # 顯示平均值法灰度化效果 gray = gray_avg(img) cv.imshow('Average Gray', gray) # 顯示加權(quán)分量法灰度化效果 gray_weighted = gray_weighted(img) cv.imshow('Weighted Gray', gray_weighted) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
最后,我們可以將灰度化后的圖像保存為新文件,并在窗口中顯示。
# 寫入灰度化后結(jié)果 cv.imwrite('gray_image.jpg', gray_weighted) # 在窗口中顯示結(jié)果 cv.imshow('Weighted Gray', gray_weighted) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
除了保存和顯示灰度化后的圖像外,我們還可以觀察到在平均值法和加權(quán)分量法之間各自產(chǎn)生的效果,在原始圖像上可以查看與理解像素值的變化。
以上就是關(guān)于“怎么使用OpenCV和像素處理圖像灰度化”這篇文章的內(nèi)容,相信大家都有了一定的了解,希望小編分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助,若想了解更多相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容,請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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