python-opencv(3)图像类型转换

简介: python-opencv(2)图像类型转换将图像由一种类型转换为另外一种类型


OpenCV提供了200多种不同类型之间的转换。

  1. cv2.COLOR_BGR2GRAY
  2. cv2.COLOR_BGR2RGB
  3. cv2.COLOR_GRAY2BGR
#图像类型转换
import cv2
img1 = cv2.imread(r"C:\Users\lihuanyu\Desktop\opencv\image\lenacolor.png")
cv2.imshow("origial",img1) 
b,g,r = cv2.split(img1)
img2 = cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img3 = cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2RGB)
img4 = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
print(img2.shape)
cv2.imshow("gray",img2)
cv2.imshow("rgb",img3)
cv2.imshow("img4",img4)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果

相关文章
|
2月前
|
计算机视觉
Opencv学习笔记(三):图像二值化函数cv2.threshold函数详解
这篇文章详细介绍了OpenCV库中的图像二值化函数`cv2.threshold`,包括二值化的概念、常见的阈值类型、函数的参数说明以及通过代码实例展示了如何应用该函数进行图像二值化处理,并展示了运行结果。
504 0
Opencv学习笔记(三):图像二值化函数cv2.threshold函数详解
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
109 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
83 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
3月前
|
算法 计算机视觉
opencv图像形态学
图像形态学是一种基于数学形态学的图像处理技术,它主要用于分析和修改图像的形状和结构。
53 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
56 3
|
2月前
|
存储 JSON API
Python| 如何使用 DALL·E 和 OpenAI API 生成图像(1)
Python| 如何使用 DALL·E 和 OpenAI API 生成图像(1)
64 7
Python| 如何使用 DALL·E 和 OpenAI API 生成图像(1)
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
140 22
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
119 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
3月前
|
存储 计算机视觉
Opencv的基本操作(一)图像的读取显示存储及几何图形的绘制
本文介绍了使用OpenCV进行图像读取、显示和存储的基本操作,以及如何绘制直线、圆形、矩形和文本等几何图形的方法。
Opencv的基本操作(一)图像的读取显示存储及几何图形的绘制
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
使用Python和TensorFlow实现图像识别
【8月更文挑战第31天】本文将引导你了解如何使用Python和TensorFlow库来实现图像识别。我们将从基本的Python编程开始,逐步深入到TensorFlow的高级功能,最后通过一个简单的代码示例来展示如何训练一个模型来识别图像。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的信息。
167 53