计算机视觉及图像预处理 02-色彩变化（一）_图像预处理色彩空间变换例子图片-优快云博客

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本文介绍了图像处理的基本概念和技术，包括图像色彩调和、饱和度调整、色调调整等，并详细讲解了图像灰度化的方法及其实现过程，同时展示了如何通过Python的OpenCV库将彩色图像转换为灰度图像。

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概述

图像色彩调和

饱和度调整

色调调整

图像灰度化

什么是灰度化

如何进行图像灰度化

二值化与反二值化

二值化

反二值化（像交卷底片）

直方图均衡化处理

图像直方图

直方图均衡化

代码

彩色图像转换为灰度图像示例

"""
使用opencv实现图像的读取，显示，保存
"""
import cv2

img = cv2.imread("Linus.png", 1)  # 1:彩色图像，0：灰度图像

print(type(img))  # 打印图像数据类型
print(img.shape)  # 打印图像数据的形状
cv2.imshow("img", img)  # 显示图像，第一个参数名称不要重复

cv2.imwrite("Linus_new.png", img)  # 保存图像
cv2.waitKey()  # 等待用户按某个按键
cv2.destroyAllWindows()  # 创建所有创建的窗口

彩色图像转换为灰度图像示例

# 彩色图像转换为灰度图像示例
import cv2

im = cv2.imread("Linus.png", 1)#读取彩色图像
cv2.imshow("RGB", im) # 在test窗口中显示图像

# 使用cvtColor进行颜色空间变化，COLOR_BGR2GRAY表示BGR to GRAY
img_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 彩色图像灰度化
cv2.imshow("Gray", img_gray)

cv2.waitKey()  # 等待用户按键反馈
cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有创建的窗口