Opencv 直接读入单通道和BGR转灰度图的差异

最新推荐文章于 2024-09-09 17:57:39 发布

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Opencv 直接读入单通道和BGR转灰度图的差异

- 附录：（imread的相关参数）

最近在编写一个视频分析软件，同时加入了自动识别的功能，但是测试中发现自动识别时数据出现问题，最后排查是由于同时使用了两种读入灰度图的方式，为了节约内存，不需要三通道图的位置使用了直接读入单通道图的方式。

# 读取图片的两种方式
# 直接读入灰度图，单通道图
img2_org = cv2.imread('C0198_iPhoneXs_IMG_1189.JPG', 0)
# 读入bgr然后转换为Gray
img1_org = cv2.imread('C0198_iPhoneXs_IMG_1189.JPG')
img1 = cv2.cvtColor

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多通道，单通道，灰度图等概念

a200638012的博客

05-13

4403

最近由于工作需要，需要对图片进行二值化并存储，普通的算法由于噪点太多，识别后的图片不是很清晰，需要寻找更好的方法，因此学习一下opencv 有一些基本概念在这里总结一下：深度：深度即选择存储图像矩阵的元素数据类型(长度)，当然是数据长度(比如8bit,16bit,32bit)越长，能存储的范围越大，相应的，像素也越大，图像就越清晰。图像通道：在RGB色彩模式下就是指在下就是指那单

OpenCV色彩通道及灰度图片转彩色图片

2201_75626563的博客

05-31

1602

在使用cv2时，首先一定要注意图片的存储路径千万不能有中文！！！（涉及的任何路径最好都不要用中文，因为很有可能报错）OpenCV在读取彩色图像时，默认使用的是BGR（蓝-绿-红）色彩空间顺序来存储像素数据。这是因为OpenCV是建立在许多计算机视觉库的传统之上，这些库通常遵循这种顺序，尤其是与硬件接口时，比如摄像头输出。因此在OpenCV中使用函数读取图像时，返回的彩色图像矩阵的通道顺序就是BGR。

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数字图像处理——边缘提取（灰度图和单通道图）+图像融合

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图形处理第二讲 OpenCv：图片的读取及图片灰度化

qq_42821223的博客

07-24

1732

因为之前参加恩智浦的比赛所以没有时间写第二讲，今天抽出了时间写写第二讲，第二讲决定写图形目标的单目标识别，之后会写深入多目标识别。图片的读取 ** 在Opencv中有自己的图片读取函数imread（英文：image read），自动将JPG图片读入，输出为Mat形式注意这里的Mat和数组是有很大区别的，有兴趣的可百度** ** 所以调用图片之前我们需要先建立一个空Mat来承载图片，然后用i...

9.OpenCvSharp图像灰度直方图（BGR、HSV、Lab多通道及单通道的灰度直方图）——c#OpenCvSharp学习笔记

sunsoldeir1的博客

12-07

1466

）项目实现了基于OpenCvSharp实现了BGR、HSV、Lab多通道及单通道的灰度直方图，包含了HSV和Lab的转换，及使用chart控件绘制直方图，可将打开后的图片处理后并保存到本地磁盘。1.1引用using OpenCvSharp;using OpenCvSharp.Extensions; 1.2将Picturebox、Label、Button等控件进行布局、改名、调整形状和字体，形成如下界面： 2.1初始化变量 2.2图表参数设置 2.3 HSV或Lab转换及三通道的直方图 2.4单通道法 **

C++ opencv 灰度图、HSV颜色空间、BGR -＞ RGB

雪剑封心

03-06

1017

【代码】C++ opencv 灰度图。

c++ cv转化灰度图_OpenCV C++如何使RGB图像变为灰度图像

weixin_39808953的博客

12-21

3344

http://m.blog.youkuaiyun.com/blog/u014395105/41308979最近在研究如何用C++来处理图像，而不使用封装好的OpenCV代码，这样能够更好的了解OpenCV的内部原理。在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码，可读性较差，所以自己整理了一下，若需转载，请标明出处，谢谢！一、学习cvtColor函数void cvC...

OpenCV+Python 彩色图片的 BGR、灰度图、HSV分量图显示的程序

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02-28

1万+

OpenCV+Python 彩色图片的 BGR、灰度图、HSV分量图显示的程序介绍 OpenCV+Python 使用openCV中的split()函数和 cvtColor（）函数提取一张彩色图片的BGR分量图、灰度图、HSV分量图软件架构模块：OpenCV 4.0.0.21 编程语言：Python 3.7.2 编译器：PyCharm 2018 先上一张效果图第一行第1张图是原始图片，第...

opencv将灰度图转为彩色图片

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09-09

2750

最常用的加权方法是使用亮度（或灰度）感知的加权，因为人类对绿色的敏感度最高，对蓝色的敏感度最低。灰度图，也称为灰度图像或黑白图像，是一种只包含亮度信息而不包含颜色信息的图像。在灰度图中，每个像素的亮度级别通常用0到255之间的整数表示，其中0表示黑色，255表示白色，中间的数值表示不同级别的灰色。选项读取图像时，读入的图像将自动转换为灰度图像，这意味着该图像只包含一个灰度通道而不是传统的 RGB 三通道。在图像处理中，当我们将图片转换为灰度图并进行一系列处理后，得到的灰度图实际上已经丢失了原始的颜色信息。

opencv读取灰度图像

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03-11

5317

本文记录了C++版opencv读取灰度图像的不同方式及区别

Opencv 图像处理：图像基础操作与灰度转化

timerring的博客

10-25

6307

图像属性 1.图像格式图像压缩比: 通过编码器压缩后的图象数字大小和原图象数字大小的压缩比。 BMP 格式 Windows系统下的标准位图格式，未经过压缩，一般图像文件会比较大。在很多软件中被广泛应用。 JPEG 格式也是应用最广泛的图片格式之一，它采用一种特殊的有损压缩算法，达到较大的压缩比可达到 2:1 甚至 40:1，互联网上最广泛使用的格式 GIF 格式不仅可以是一张静止的图片，也可以是动画，并且支持透明背景图像，适用于多种操作系统，体型很小，网上很多小动画都是 GIF 格式。但是其色域不

opencv中读取灰度图片cv2.imread报错

xxw200999的博客

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4668

opencv中读取灰度图片cv2.imread()会把原来单通道的灰度图，自动转换成三通道的灰度图，每个通道的值都是相同的，变成了三个相同的三通道。用cv2.imread()读取单通道的图片时，最后用 img = cv2.imread(path) img_01 = img[;,;, 0]把灰度图转换会单通道的灰度图 ...

opencv中的颜色通道BGR与常规颜色通道RGB的差异

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07-15

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使用OpenCV将RGB转换为单通道灰图

最新发布

04-12

<think>嗯，用户问的是怎么用OpenCV保存单通道的灰度图像到本地文件。首先，我需要回忆一下OpenCV的相关函数。记得`imwrite`函数是用来保存图像的，对吧？那保存单通道的话，可能需要确保图像确实是单通道的格式。根据提供的引用，特别是引用[1]里的代码，里面用了`cvtColor`将图像转成灰度，然后用`imwrite`保存为gray.jpg。那应该就是直接保存灰度图像了。不过要注意的是，保存的格式是否支持单通道。比如JPEG通常保存为三通道，而PNG可能支持单通道。用户可能需要明确文件格式的选择。另外，引用[2]里提到用`cv2.imwrite`保存灰度图像，虽然那个例子是将灰度图转成RGB再保存，但原始灰度图应该可以直接保存。不过要注意的是，当保存为某些格式时，OpenCV可能会自动转换，比如保存为JPEG时，即使图像是单通道，也可能被保存为三通道。所以可能需要使用PNG格式来确保单通道保存。还有，用户可能遇到的问题是如何确认图像确实是单通道的。在代码中，需要先通过`cvtColor`转换，或者直接读取为灰度图。比如使用`imread`时，第二个参数设为`IMREAD_GRAYSCALE`，这样读取的就是单通道的。例如引用[2]中的Python代码，`cv2.imread('img.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)`，这时候读入的就是单通道的，保存的时候自然也是单通道。不过，有时候用户可能已经有一个单通道的Mat对象，这时候直接调用`imwrite`应该就可以，但要注意文件格式。比如保存为PNG的话，单通道会被正确保存，而JPEG可能会被转换为三通道。所以需要建议用户使用支持单通道的格式，比如PNG。另外，引用[4]提到用merge来合并通道，但用户的问题是关于保存单通道，可能不需要合并。不过，需要确保在保存时，图像的数据类型正确，比如是8位的，否则可能需要转换。总结步骤应该是：1. 确保图像是单通道的，可以通过转换或者读取时指定参数。2. 使用imwrite保存，选择支持单通道的文件格式，比如PNG。3. 检查保存后的文件是否正确。可能用户遇到的常见问题包括：保存后的图像变成三通道，可能是因为格式不支持，或者图像本身不是单通道。这时候需要检查Mat的类型，确认是CV_8UC1，然后选择正确的格式保存。</think>### 使用OpenCV保存单通道灰度图像的步骤 #### 1. **确认图像的单通道属性** 确保输入的`Mat`对象是单通道（灰度图）。可以通过以下两种方式实现： - **直接读取为灰度图**：使用`imread`时添加参数`IMREAD_GRAYSCALE` ```cpp Mat gray_img = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); ``` - **转换彩色图为灰度图**：使用`cvtColor`函数 ```cpp Mat gray_img; cvtColor(color_img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY); ``` #### 2. **保存单通道图像** 使用`imwrite`函数保存图像时，需注意： - **文件格式选择**：推荐使用支持单通道的格式（如PNG、PGM），避免使用JPEG（可能强制转换为三通道）[^2][^4] ```cpp imwrite("gray_image.png", gray_img); ``` #### 3. **验证保存结果** - 通过重新读取图像并检查通道数： ```cpp Mat saved_img = imread("gray_image.png", IMREAD_UNCHANGED); cout << "通道数：" << saved_img.channels() << endl; // 输出应为1 ``` #### 完整代码示例（C++） ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { // 读取为灰度图（单通道） Mat gray_img = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); if (gray_img.empty()) { std::cout << "图像读取失败" << std::endl; return -1; } // 保存为PNG格式 imwrite("output_gray.png", gray_img); return 0; } ``` #### 注意事项 1. **数据类型匹配**：灰度图像应为`CV_8UC1`类型（8位无符号单通道），可通过`gray_img.convertTo(gray_img, CV_8UC1)`转换[^3]。 2. **异常处理**：检查`imwrite`返回值确认保存成功 ```cpp bool is_saved = imwrite("output_gray.png", gray_img); if (!is_saved) std::cerr << "保存失败" << std::endl; ``` ---