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Python opencv图像基本操作学习之灰度图转换

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把今天的学习的opencv知识先记录一下!

运行环境是:pycharm

话不多说,献上代码再说:

import cv2  # opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取图片;括号里面填写好路径就行!!
img = cv2.imread("./123.jpg")
 
print(img)
# 图像显示在窗口上面
# cv2.imshow("image", img)
# # 参数代表关闭图片后程序关闭的时间,数字越大时间越久
# cv2.waitKey(0)
# # 窗口关闭
# cv2.destroyAllWindows()
# shape方法:shape返回的是图像的行数,列数,色彩通道数
print(img.shape)
# (1440, 1080, 3)
 
 
# 改为灰色,图片转换为灰度图
img = cv2.imread("./123.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("*" * 100)
print(img)
print(img.shape)
# (1440, 1080)
cv2.imshow("image", img)
# 参数代表等待时间
cv2.waitKey(0)
# 窗口关闭
cv2.destroyAllWindows()
 
 
# 保存改变
cv2.imwrite("123.jpg", img)
 
 
# 查看图片类型
sd = type(img)
print(sd)
# 查看图片的总像素
img.size
print(img.size)
# 查看存储类型
img.dtype
print(img.dtype)
 

首先我们先读取我们的图片进来!

# 读取图片;括号里面填写好路径就行!!我这里当先目录下我导入的图片
img = cv2.imread("./123.jpg")

跟着我们先尝试一下在打开我们的图片看看!

下面是实现的代码!

# 图像显示在窗口上面
 cv2.imshow("image", img)
 # 参数代表关闭图片后程序关闭的时间,数字越大时间越久
 cv2.waitKey(0)
# 窗口关闭
 cv2.destroyAllWindows()

运行之后我的图片是这样的

我们可以看看图片具体的像素数据是怎么样的!

img = cv2.imread("./123.jpg")
 
print(img)

输出的结果是:

[[[129 129 129]
  [129 129 129]
  [129 129 129]
  ...
  [ 76  76  76]
  [ 77  77  77]
  [ 78  78  78]]

 [[129 129 129]
  [129 129 129]
  [129 129 129]
  ...
  [ 75  75  75]
  [ 76  76  76]
  [ 77  77  77]]

 [[129 129 129]
  [129 129 129]
  [129 129 129]
  ...
  [ 74  74  74]
  [ 75  75  75]
  [ 75  75  75]]

 ...

 [[160 160 160]
  [160 160 160]
  [161 161 161]
  ...
  [ 59  59  59]
  [ 60  60  60]
  [ 60  60  60]]

 [[160 160 160]
  [160 160 160]
  [160 160 160]
  ...
  [ 60  60  60]
  [ 60  60  60]
  [ 60  60  60]]

 [[159 159 159]
  [160 160 160]
  [160 160 160]
  ...
  [ 60  60  60]
  [ 60  60  60]
  [ 61  61  61]]]

有亿点点多!哈哈!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

这样完成了第一步!

这里我们顺便介绍一下shape的用法!

# shape方法:shape返回的是图像的行数,列数,色彩通道数
print(img.shape)
# (1440, 1080, 3)

第二步我们想这个彩色图片该改为灰度图片,因为在处理图片的时候有时候需要将图片改变为灰度图

# 改为灰色,图片转换为灰度图
img = cv2.imread("./123.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

完成这一步其实差不多了,然后呢,和刚刚开始一样

cv2.imshow("image", img)
 # 参数代表关闭图片后程序关闭的时间,数字越大时间越久
cv2.waitKey(0)
# 窗口关闭
cv2.destroyAllWindows()

还要补充一下

如果我们将123.jpg这一张图片改为灰度图之后;然后执行保存的话,那我们原先彩色的图片就会改为灰度图了。 变成下面的样子!

# 保存函数
cv2.imwrite("123.jpg", img)

最后我们顺便普及一下几个方法的作用:

# 查看图片类型
sd = type(img)
print(sd)
# 查看图片的总像素
img.size
print(img.size)
# 查看存储类型
img.dtype
print(img.dtype)

今天具体就分享这么多了,如果有上面有什么写错或者想和我交流,可以私信我哦!!!!

扩展:python opencv将图片转为灰度图

使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为灰度图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图

将彩色图转为灰度图

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    img_path = "timg.jpg"
    img = cv2.imread(img_path)
    #获取图片的宽和高
    width,height = img.shape[:2][::-1]
    #将图片缩小便于显示观看
    img_resize = cv2.resize(img,
    (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imshow("img",img_resize)
    print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))

    #将图片转为灰度图
    img_gray = cv2.cvtColor(img_resize,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    cv2.imshow("img_gray",img_gray)
    print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
    cv2.waitKey()

img_reisze shape:(337, 600, 3)
img_gray shape:(337, 600)

使用opencv读取图片的时候,默认使用的是BGR来读取图片的,可以看到原始读取的图片是3通道的,经过转换之后变成了单通道。

直接将图片采用灰度图的方式进行读取

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    img_path = "timg.jpg"
    img = cv2.imread(img_path)
    #获取图片的宽和高
    width,height = img.shape[:2][::-1]
    #将图片缩小便于显示观看
    img_resize = cv2.resize(img,
    (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imshow("img",img_resize)
    print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))

    #读取灰度图
    img_gray = cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    #将图片缩小便于显示观看
    img_gray = cv2.resize(img_gray,
    (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imshow("img_gray",img_gray)
    print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
    cv2.waitKey()

img_reisze shape:(337, 600, 3)
img_gray shape:(337, 600)

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