【CV面试】RGB2GRAY、贝叶斯问题、cv2.add和cv2.addWeighted

本文详细介绍了OpenCV中RGB转GRAY的过程,涉及到RGB颜色空间到灰度空间的转换原理。同时讨论了贝叶斯问题,并给出了S市犯罪率的概率计算。此外,还对比了cv2.add与cv2.addWeighted在图像加法和融合操作中的区别,重点解释了cv2.addWeighted的参数含义。

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目录

1、opencv中RGB2GRAY是怎么实现的

2、贝叶斯问题

3、cv2.add和cv2.addWeighted



1、opencv中RGB2GRAY是怎么实现的

答:以R、G、B为轴建立空间直角坐标系,则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示,而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。

于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射,最容易想到的就是射影(即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线),事实上Matlab也是这样做的,输出的灰度图像是RGB三种颜色通道的加权和;

Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B

灰度可以说是亮度(luminance)的量化值,而RGB的定义是客观的三个波长值,转换时需要考虑人眼对不同波长的灵敏度曲线,所以系数不相等。

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