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Opencv中cv2.cvtColor彩色圖轉(zhuǎn)灰度圖的其他6種方法

 更新時間:2022年05月23日 15:42:58   作者:Keep_Trying_Go  
本文主要介紹了Opencv中cv2.cvtColor彩色圖轉(zhuǎn)灰度圖的其他6種方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1.公式集成:

2.代碼實現(xiàn):

import os
import cv2
import queue
import threading
import numpy as np

#用戶存取函數(shù)的返回值
q=queue.Queue()

def rgb2gray(image,method):
    h,w,c=image.shape
    gray=np.zeros((h,w),dtype=np.uint8)
    y=0
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            #Opencv讀取出的圖片格式為BGR
            b,g,r=np.int32(image[row,col])

            if method==1:
                y=0.299*r+0.587*g+0.114*b
            if method==2:
                y=(max([r,g,b])+min([r,g,b]))//2
            if method==3:
                y=(r+g+b)//3
            if method==4:
                y=0.21*r+0.72*g+0.07*b
            if method==5:
                y=max([r,g,b])
            if method==6:
                y=min([r,g,b])
            gray[row,col]=y
    # return gray
    q.put((gray))


if __name__ == '__main__':
    print('Pycharm')
    curr_path=os.getcwd()+'\\5.jpg'
    print(curr_path)
    image=cv2.imread(curr_path)
    cv2.imshow('BGR: ',image)
    #opencv提供的轉(zhuǎn)灰度圖的方法
    gray_cvColor=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGRA2GRAY)
    cv2.imshow('gray_cvColor',gray_cvColor)
    gray1=rgb2gray(image,1)
    gray2 = rgb2gray(image, 2)
    gray3 = rgb2gray(image, 3)
    gray4 = rgb2gray(image, 4)
    gray5 = rgb2gray(image, 5)
    gray6 = rgb2gray(image, 6)
    cv2.imshow('一般轉(zhuǎn)換方法',gray1)
    cv2.imshow('亮度優(yōu)化轉(zhuǎn)換', gray2)
    cv2.imshow('平均亮度轉(zhuǎn)換', gray3)
    cv2.imshow('權(quán)重亮度轉(zhuǎn)換', gray4)
    cv2.imshow('最大亮度轉(zhuǎn)換', gray5)
    cv2.imshow('最小亮度轉(zhuǎn)換', gray6)

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


3.實驗結(jié)果:

4.參考文章:

https://mp.weixin.qq.com/s/jqVVZbZZRIqVt_Fs7HiUkg

到此這篇關(guān)于Opencv中cv2.cvtColor彩色圖轉(zhuǎn)灰度圖的其他6種方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Opencv cv2.cvtColor彩色圖轉(zhuǎn)灰度圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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