Python中OpenCV彩色与灰度图像转换的方法

这篇文章主要介绍python中OpenCV彩色与灰度图像转换的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

彩色图像转换为灰度图像

第一种方式通过 imread 读取图像的时候直接设置参数为 0 ，自动转换彩色图像为灰度图像
第二种方式，可以通过 split 进行通道分离，或者叫做读取单个通道，也可以将一个彩色图像分离成 3 个单通道的灰度图像

今天要学习的方法，是通过一个叫做 cvtColor 的方法实现该操作。

cv2.cvtColor() 方法用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。
OpenCV 提供了 150 多种 color-space 转换方法。多到用不过来~

该方法的语法格式为：

cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

参数：

• src：它是要更改其色彩空间的图像。

• code：它是色彩空间转换代码。

• dst：它是与 src 图像大小和深度相同的输出图像，可选参数。

• dstCn：它是目标图像中的频道数。如果参数为 0，则通道数自动从 src 和代码得出，可选参数。

参数翻译成中文，也找到了

cvtColor(src,dst,code,dstCn)  ===>  (原图像，color转化代码，输出图像，输出通道)

转换灰度图代码如下：

import cv2# pathpath = './7_1.jpg'# 读取图片src = cv2.imread(path)# 图片展示窗口名称window_name = 'Image'# BGR 转换成灰度图image = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow(window_name, image)cv2.waiTKEy()

也看到了 HSV 格式图片，转换结果如下，有点吓人，顺便转换了其他的一些格式：

import cv2import matplotlib.pyplot as plt# pathpath = './7_1.jpg'# 读取图片src = cv2.imread(path)# 图片展示窗口名称window_name = 'Image'# BGR 转换成 RGBimage1 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)# BGR 转换成 Grayimage2 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# BGR 转换成 HSVimage3 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)plt.subplot(1, 3, 1)plt.imshow(image1)plt.title("RGB")plt.subplot(1, 3, 2)plt.imshow(image2,"gray")plt.title("GRAY")plt.subplot(1, 3, 3)plt.imshow(image3,"hsv")plt.title("hsv")plt.show()

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