Opencv颜色转换之类型转换函数

最新推荐文章于 2025-04-17 18:34:13 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： opencv 计算机视觉 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lswwq/article/details/123443763
该博客主要介绍了OpenCV库中的cv2.cvtColor()函数，用于进行图像的色彩空间转换。转换过程中，图像的值范围根据图像类型有所不同，如8位图像范围在0-255，16位图像在0-65535，浮点数图像在0.0-1.0。此函数涉及的颜色空间转换包括但不限于RGB到灰度、HSV等，对于图像处理和计算机视觉应用至关重要。

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cv2.cvtColor(原始输出图像，色彩空间转换码(见下图)，目标图像的通道数(如果参数为默认的0，则通道数自动通过原始输入图像和cude得到))

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 注意：颜色空间的转换都用到了以下约定：

8位图像值的范围是【0，255】.

16位图像值的范围是【0，65535】.

浮点数图像值的范围是【0.0~1.0】。

opencv-19 图像色彩空间转换函数cv2.cvtColor()
小海聊智造
07-25 1万+
例如，在 HSV 或 HLS 色彩空间中，色调值通常在[0,360)范围内，在 8 位图中转换到上述色彩空间后，色调值要除以 2，让其值范围变为[0,180)，以满足存储范围，即让值的分布位于8 位图能够表示的范围[0,255]内。目标图像是灰度图像，是 8 位图像，值是位于[0,255]之间的无符号整数。例如，对于 8 位图，其能够表示的灰度级有 28=256 个，也就是说，在 8 位图中，最多能表示 256 个状态，通常是[0,255]之间的值。但是，在很多色彩空间中，值的范围并不恰好在[0,255]
opencv--颜色空间转换
teacoffeetea
04-24 954
颜色空间转换 使用工具Python3.5 使用包cv2，numpy 涉及函数cv2.cvtColor(),cv2.inRange() 一、转换颜色空间 在 OpenCV 中有 超过150 种进行颜色空间转换的方法。 经常用到的两种：BGR↔Gray 和 BGR↔HSV。 这里用到的函数是cv2.cvtColor(input_imageflag)，其中flag就是转换类型。 对于BGR↔Gray的...
opencv中类型转换问题
qq_36355900的博客
07-24 1998
opencv中类型转换问题记录一下最近困惑我的问题~方便以后查阅 在学习立体匹配算法中BM算法时，出现在了关于类型转换的问题 ：disp.convertTo(disp8u, CV_8U, 255 / (numberOfDisparities*16.)) 不知道为什么做此转换，经过资料的查阅，终于解惑啦！ 在opencv中，如果是float形式，如果用imshow函数显示，只会显示像素值在0.
OpenCV 色彩空间转换
m0_74154295的博客
11-13 3088
一种抽象的数学模型，以不同的维度和表示方式，色彩学中，人们建立了多种色彩模型，以一维、二维、三维甚至四维空间坐标来表示某一色彩，这种坐标系统所能定义的色彩范围即色彩空间。我们经常用到的色彩空间主要有RGB、CMYK、Lab等。```python Gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B ``` 这种权重分布是基于人眼对不同颜色的敏感度来设计的。人眼对绿色的敏感度最高，红色次之，蓝色最低。这是因为人眼中的视网膜上有三种类型的颜色感受器，分别对红色、绿色和蓝色光最为敏感。
OpenCV -- 02 色彩空间转换函数
xuechanba的博客
11-20 1490
使用imwrite的时候的注意点： 1、路径保存时的路径分隔符为 '/' 2、保存时必须指明保存路径的绝对地址以及保存的文件名是什么，否则会出现异常。 程序运行结果如下：
OpenCV颜色转换和皮肤检测
11-10 576
本笔记重点记录OpenCV中的颜色转换和利用色彩空间的特性进行皮肤检测 颜色转换 实现原理 之所以要引入色调/饱和度/亮度的色彩空间概念，是因为人们喜欢凭直觉分辨各种颜色，而它与这种方式吻合。实际上，人类更喜欢用色彩、彩度、亮度等直观的属性来描述颜色，而大多 数直觉色彩空间正是基于这三个属性。 色调（hue）表示主色，我们使用的颜色名称（例如绿色、 黄色和红色）就对应了不同的色调值； ...
opencv实现图像颜色空间转换
08-25
在 OpenCV 中，`cvtColor()` 函数是进行颜色空间转换的核心。这个函数接受四个参数：输入图像 `src`、输出图像 `dst`、转换代码 `code` 和目标图像的通道数 `dstCn`。转换代码 `code` 指定了特定的颜色空间转换，...
opencv转换颜色空间更改图片背景
09-18
在OpenCV中，转换颜色空间是图像处理中的一个重要步骤，特别是在改变图片背景时。本教程主要涉及如何使用OpenCV将BGR（蓝绿红）颜色空间转换为HSV（色调、饱和度、价值）颜色空间，并通过掩模和位运算来更改图片背景...
QT和Opencv图像格式转换_ qtopencv图片数组相互转化，opencv格式转换mono8
06-30
反过来，我们可以使用OpenCV的`imread`函数加载图像到Mat，然后将其转换为QImage： ```cpp cv::Mat mat = cv::imread("image.png"); QImage img(mat.cols, mat.rows, QImage::Format_RGB888); img.bits() = ...
OpenCV-python 学习笔记 OpenCV颜色空间转换1
08-03
在OpenCV中，颜色空间转换是一项基础且重要的任务，它对于图像处理和计算机视觉应用有着广泛的应用。在本文中，我们将深入探讨OpenCV中的颜色空间转换，特别是BGR到灰度以及BGR到HSV的转换，并了解如何使用这些转换...
OpenCV函数详解
09-26
5. cvtColor图像色彩空间转换`cvtColor`函数用于将图像从一种颜色空间转换到另一种，例如从BGR（默认的OpenCV颜色空间）到灰度或HSV。以下是一个将图像转换为灰度的例子： ```cpp Mat gray_image; cvtColor(in_image...
转: CvMat，Mat和IplImage之间的转化和拷贝
dliverol30914的博客
01-23 212
转自：https://www.cnblogs.com/Key-Ky/p/4150531.html 1、CvMat之间的复制 //注意：深拷贝 - 单独分配空间，两者相互独立 CvMat* a; CvMat* b = cvCloneMat(a); //copy a to b 2、Mat之间的复制 //注意：浅拷贝 - 不复制数据只创建矩阵头，数...
opencv数据类型转换
tracyliang223的专栏
12-13 1345
opencv数据类型转换 IplImage pImg= IplImage(imgMat);   //imgMat是Mat类型的数据 CvMat cvMat = imgMat; //CvMat-> IplImage IplImage* img = cvCreateImage(cvGetSize(mat),8,1); cvGetImage(matI,img); cvSaveImag
【跟官网学opencv-python】笔记3.1：opencv颜色变换函数cv.cvtColor()
AI工业园
03-18 1282
跟着官网学习opencv-python才是基础入门的最佳选择，学习如何将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间，如 BGR↔Gray，BGR↔HSV等 除此之外，我们还将创建一个应用程序来提取其中的彩色对象 涉及函数：cv.cvtColor()，cv.inRange() 等。
OpenCV数据类型及转换
SeventhBlue
03-14 6245
一、OpenCV数据类型 无符号8bit整型（最常用）：Unsigned 8bits uchar 0~255 IplImage: IPL_DEPTH_8U Mat: CV_8UC1, CV_8UC2, CV_8UC3, CV_8UC4 有符号8bit整型：Signed 8bits char -128~127 IplImage: IPL_DEPTH_8S Mat: CV_8SC1，CV_8SC2，CV_8SC3，CV_8SC4 无...
opencv学习笔记8：类型转换
总裁余（余登武）博客
07-04 1688
含义 图像转换;将图像从一种形式转换到另一种形式。 如： 彩色BGR转灰色 BGR-RGB 灰色-BGR … 彩色BGR转灰色 方法：cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 第一个参数，图像来源，第二个参数：图像转换类型 a=cv2.imread(“image\lenacolor.png”) b=cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 彩色BGR转RGB a=cv2.imread(“image\lenacolor.png”) b=cv2.cvtCo
opencv颜色空间转换
yangxueyangxue的博客
06-26 607
    RGB颜色空间基于对红，绿，蓝三原色的使用。这些颜色被选中是因为当它们结合在一起时，可以生成广阔色域中的颜色。RGB空间通常是在数字图像领域的默认颜色空间，因为这正是它们获取的方式。捕获的光线穿过红绿蓝虑光器。此外，在数字图像中，红色，绿色，蓝色通道经过调整，当它们的量相等时，能够得到一个灰度强度，即从黑色（0,0,0）到白色（255,255,255）。不幸的是，使用RGB颜色空间来计算颜...
OpenCV颜色变换cvtColor
最新发布
brucexia的专栏
04-17 735
我们生活中看到的大多数彩色图片都是RGB类型的，但是在进行图像处理时需要用到灰度图、二值图、HSV（六角锥体模型，这个模型中颜色的参数分别是色调H、饱和度S、明度V）、HSI等颜色制式，对此OpenCV提供了cvtColor()函数来实现这些功能，这个函数用来进行颜色空间的转换。随着OpenCV版本的升级，对于颜色空间种类的支持也越来越多，因此涉及不同颜色空间之间的转换，比如RGB和灰度的互转、RGB和HSV的互转等。因此，对于24位颜色图像来说，前8位是蓝色，中间8位是绿色，最后8位是红色。
opencv颜色空间转换函数
09-13
OpenCV提供了一些函数用于颜色空间转换。以下是常见的几个函数： 1. cvtColor()：该函数用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间。例如，将BGR图像转换为灰度图像可以使用以下代码： ```python gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 这里的`image`是原始的BGR图像，`gray_image`是转换后的灰度图像。 2. split()和merge()：split()函数用于将多通道图像分离为单通道图像，而merge()函数则将多个单通道图像合并为一个多通道图像。例如，将RGB图像拆分成三个单通道图像可以使用以下代码： ```python b, g, r = cv2.split(image) ``` 这里的`image`是原始的RGB图像，`b`、`g`和`r`是分别表示蓝色、绿色和红色通道的单通道图像。 3. threshold()：该函数用于将灰度图像进行阈值处理，将图像中的像素值分为两个类别（例如黑白二值图像）。以下是一个示例： ```python ret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, threshold_value, max_value, threshold_type) ``` 这里的`gray_image`是灰度图像，`threshold_value`是阈值，`max_value`是最大像素值，`threshold_type`是阈值类型。 除了上述函数外，OpenCV还提供了许多其他用于颜色空间转换的函数，如cvtColor2()、inRange()、cvtColorTo()等。你可以根据具体的需求选择合适的函数来进行颜色空间转换。
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