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如何使用python opencv实现灰度图和彩色图的互相转换

2023-06-28 06:16

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这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用python opencv实现灰度图和彩色图的互相转换,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

opencv灰度图和彩色图互相转换

如果摄像头本来就得到3维度红外图那就不用处理直接可以用:

import cv2cap = cv2.VideoCapture(0)ret, image_np = cap.read()

如何使用python opencv实现灰度图和彩色图的互相转换

直接转成单通道的灰度图看看能不能用:

    #如果后面不写0,那就是默认彩色的    # 第一种方式    image = cv2.imread('***/timg4.jpg',0)    #第二种方式    #dst=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)    detecotr = TOD()    detecotr.detect(image)    # 或者视频转换方式如下    ret, image_np = cap.read()    image_np=cv2.cvtColor(image_np,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

上面两种方式得到的数据是不完全相同的,网上尚未查找到具体原因,通过对读取到的ndArray数据对比,发现存在不完全相同的数据。

观察直接转成1通道的图像:

如何使用python opencv实现灰度图和彩色图的互相转换

直接转成了1通道灰度图喂进去神经网络不行,因为只有1通道,必须经过如下的处理;

image_np=cv2.cvtColor(image_np,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

上面代码可以得到3通道灰度图,就是把灰度图的1通道复制三遍,然后就可以喂进网络了:

如何使用python opencv实现灰度图和彩色图的互相转换

红外图像和灰度图像本身就不是在同一分类标准下得到的概念。

红外图像是红外成像设备采集目标在红外波段的辐射形成的影像,这个图像可专以是灰度图像,也可以彩色图像。同样的道理,可见光图像可以是灰度属图像,也可以彩色图像。

灰度图像是相对彩色图像而言的。灰度图像没有颜色,灰度值由0变化至255时,图像由黑变白。

再将上述的3通道灰度值转换为伪彩图,观察结果:

ret, image_np = cap.read()image_np=cv2.cvtColor(image_np,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#image_np=cv2.cvtColor(image_np,cv2.COLOR_GRAY2BGR)image_np = cv2.applyColorMap(image_np, cv2.COLORMAP_JET)

如何使用python opencv实现灰度图和彩色图的互相转换

对于伪彩图有不同的伪彩图方式,各个函数如下:

# COLORMAP_AUTUMN = 0,# COLORMAP_BONE = 1,# COLORMAP_JET = 2,# COLORMAP_WINTER = 3,# COLORMAP_RAINBOW = 4,# COLORMAP_OCEAN = 5,# COLORMAP_SUMMER = 6,# COLORMAP_SPRING = 7,# COLORMAP_COOL = 8,# COLORMAP_HSV = 9,# COLORMAP_PINK = 10,# COLORMAP_HOT = 11

注意:

在使用模型框架的时候,如果是使用tensorflow object detection API,需要将1通道的灰度图转成3通道(唯一通道复制三遍)来训练和检测;

为什么不直接使用者通道的灰度图来做呢,这样是不是能提高性能呢?

不是,因为这样对于提高性能和速度没有意义,它只影响了卷积神经网络的第一层而已,后续层的计算量和参数量没有丝毫影响,这样的影响等同于没有,如果真的考虑性能和速度,直接更改模型更可靠。

附:python将灰度图转换为RGB彩色图

from PIL import Imageimport ospath = r'图片存储的路径'newpath = r'转换后存储图片的路径'def RGBtoGray(path):    files = os.listdir(path)    for file in files:        imgpath = path + '/' + file        #print(imgpath)        #        im = Image.open(imgpath).convert('RGB')        #resize将图像像素转换成自己需要的像素大小        img = im.resize((512, 512))        dirpath = newpath        file_name, file_extend = os.path.splitext(f)        dst = os.path.join(os.path.abspath(dirpath), file_name + '.jpg')        img.save(dst)if __name__ == "__main__":    RGBtoGray(path)

关于“如何使用python opencv实现灰度图和彩色图的互相转换”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。

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