opencv转化png图像为RGB图像

最新推荐文章于 2025-02-24 19:13:51 发布
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分类专栏： Opencv 文章标签： opencv
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png图像相比RGB图像多了一个alpha通道，可以通过cvtColor转为RGB图像

Mat SrcImg = imread("1.png")
cvtColor(SrcImg, SrcImg, CV_RGBA2RGB);

 

【OpenCv】c++ 图像初级操作 | 图像灰度化
Ceylan__的博客
03-10 2261
彩色图像在计算机中一般存储方式为 3 通道图像。图像的每一个像素都是由三个数字组成的向量量化的，最常见的是由 R，G ，B 三个分量来量化的。``RGB``模型的这三个元素的数值分别代表了三种基色，红、绿、蓝的亮度。我们可以通过``split``函数来分离这三个通道。
JAVA + OPENCV+bgra四通道转bgr三通道
dzk520a的博客
01-27 3806
JAVA + OPENCV 对bgra四通道转bgr三通道图片 由于opencv内部方法进行bgra2bgr的转换存在bug，所以需要人工纠正，重写算法进行操作。参考了python转换算法。 具体JAVA转换算法如下： public Mat bgra2Bgr(Mat image){ if(image.channels()<=3){ return image; } // 分离出来的彩色通道数据 List<Ma
Python-png转rgb
qq_44936246的博客
06-16 2300
在针对深度学习方面，数据集的好与坏时时刻刻决定着你的模型的好与坏； png是有透明度，不能用于模型训练 图像处理更是十分的重要，在机器学习（深度学习）当中70%的时间在数据预处理，20%在模型的调优调参，10%在于模型的检验； 因此数据预处理十分重要的； 下面将为大家讲解图像格式的转换 PNG-----》RBG from PIL import Image import cv2 as cv import os def PNG_JPG(PngPath): img = cv.imread(PngPat
opencv将图片转换为RGBA格式
weixin_38241876的博客
05-26 4253
import cv2 import numpy as np import os for file in os.listdir('/home/lhq/mb'): img1 = cv2.imread("/home/lhq/mb/{}".format(file)) img = cv2.GaussianBlur(img1,(25,25),15) ret, thresh = cv2.threshold(img, 254, 255, 0) thresh = cv2.cvtColor(.
RGB565转RGB888
Gikieng的奋斗路
12-11 4881
在arm板上cmos得到的图象格式是RGB565格式，而在opencv上处理的格式是的BGR888。 RGB565用两个字节来存一个像素点，其中三个通道分别占5个，6个，5个位。 BGR888用三个字节来存一个像素点，每个通道占8个位（即一个字节）。 转换时，直接对应通道，用RGB565的值补BGR888的高位。 比如RGB565：11100   111001   11111转成BGR88
OpenCV：灰度图转化为RGB图像
Bob_lb的博客
10-14 8742
import cv2 as cv import numpy as np def SetcolorR(gray): if gray < 127: return 0 elif gray > 191: return 255 else: return 4 * gray - 510 def SetcolorG(gr...
利用python open-cv aimageio完成avi png mp4 gif间的转换
lijil168的专栏
07-09 1937
Python图片转视频和视频转图片以及视频转GIFcsdn 三、png转gif 四、avi转gif 实现帧等间隔采样，帧图片缩放。
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() = ...
基于C++ OpenCV的图像处理-基础篇
Aden422413的博客
04-04 3446
字段说明字段说明dims维度channels通道数，RGB是3rows行数size矩阵大小cols列数typedepth像素的位深（8位）data存放数据。
OpenCV图像处理（一）图像基础知识
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一些学过的知识
02-24 1745
数字图像基础知识以及对图像的基本操作
一组rgb转换函数，支持rgb565/rgb888/xrgb8888之间的数据转换
kerlubasola
05-19 555
mybmp.h /******************************************************************** created: 2012/04/07 filename: mybmp.h author: purpose: ********************************************************...
C++ OpenCV 实现RGB彩色图像转化成灰度图像再转换成二值图像
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flyingleo1981的专栏
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C++ OpenCV 实现RGB彩色图像转化成灰度图像再转换成二值图像 C++代码 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
（一） Open CV 图像基础操作 --- Python实现
前行者的博客
09-26 2619
（一） Open CV 图像基础操作 — Python实现 Open CV默认图片通道顺序是BGR，而不是RGB。 1 引入 CV import cv2 as cv 1.1 图像 读取 实现功能： 从文件夹中读取一张图片 代码示例: # eg: img = cv.imread(r'../CV-images/birds.jpg', -1) cv.imshow('img_1', img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 代码效果 代码解析： imread(im
OPENCV BGRA四通道图像
家里蹲大学摸鱼学专业优秀毕业生的博客
10-26 4846
bgra
将png图片文件转化为rgb点阵数组，用c语言实现此功能
weixin_42576186的博客
12-22 1530
要将PNG图像文件转换为RGB点阵数组，您需要使用图像处理库来解码PNG文件。具体来说，可以使用libpng库来实现这一功能。 下面是一个使用libpng库的示例代码，它可以将PNG图像文件转换为RGB点阵数组： ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <png.h> int main(int ar...
将png图片转化为RGB三通道
m0_73677889的博客
07-16 1257
直接上python代码。
将png图片文件转化为rgb点阵数组，用c语言实现此功能，不能使用libpng库
weixin_35752122的博客
12-22 861
在 C 语言中，可以使用 fopen 函数打开 PNG 图片文件，然后使用 fread 函数读取文件中的数据。 首先，需要使用一些宏定义来解析 PNG 图片文件的头部信息。PNG 图片文件的头部信息包含文件类型标识符、图像宽度、图像高度和图像数据格式等信息。 其次，可以使用一个循环来读取图像数据。在每次循环中，可以使用 fread 函数读取一行图像数据，并将读取的数据存储到一个数组中。 例如，以下...
如何将opencv读入的图片通道的 BGR 顺序转成 RGB 顺序
qq_42902997的博客
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文章目录方法1：数组切片的方法进行调转方法2：opencv 自身的方法进行调转演示 方法1：数组切片的方法进行调转 img = cv2.imread("cat.jpg")[:,:,::-1] ax = plt.imshow(img) 对于一张图来说，是一个三位的向量，W∗H∗CW * H * CW∗H∗C ，其中 CCC 是通道数，这个切片的操作，是保留 W∗HW * HW∗H 操作不变，对第三个维度的操作进行反转即： [::−1][::-1][::−1]，这样 CCC 中包含的 B,G,R 就变成 R
基于opencv的c++图像处理（图像颜色空间转换）
qq_40118285的博客
09-19 3607
基于opencv的c++接口，图像颜色空间转换示例。
RGB转化为灰度图像
01-26
### 如何将RGB图像转换为灰度图像 #### 使用OpenCV库实现RGB转灰度图像 为了高效地完成这一操作，可以采用OpenCV库中的`cv2.cvtColor()`函数。该函数能够方便地在不同颜色空间之间进行转换，在这里主要用于从BGR（OpenCV默认的颜色模式）或RGB格式转换成灰度格式。 ```python import cv2 # 加载图像作为彩色图像 (标志 1 表示加载彩图) image_bgr = cv2.imread('path_to_image', 1) # 将 BGR 图像转换为 RGB （因为 OpenCV 默认读取的是 BGR） image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换成灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 展示结果 cv2.imshow('Gray Image', gray_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码展示了如何先读取一幅彩色图像，再将其转换为灰度版本[^1]。 #### 利用Pillow(PIL)库处理图像 另一种常用的方式是借助于Python Imaging Library (PIL)，即现在的Pillow库来进行同样的工作。这种方法更加直观易懂： ```python from PIL import Image # 打开一个已有的图像文件 img = Image.open('path_to_image') # 如果需要的话，可在此处对 img 进行其他预处理... # 把它变成灰色调 gray_img = img.convert('L') # 可选：调整亮度等参数后再保存/展示 gray_img.show() # 或者直接保存修改后的图像 gray_img.save('output_gray_image.png') ``` 上述脚本说明了怎样打开一张图片并通过调用`.convert('L')`方法轻松获得对应的灰阶表示形式[^3]。
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