opencv图片灰度处理的方法和颜色反转

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-02-28 15:34 655阅读 0赞

图片的灰度处理

方法1

import cv2
    img0 = cv2.imread("11111.jpg",0) # 将图片读取进来
    img1 = cv2.imread("11111.jpg",1) # 如果是0，则为灰度图片，如果是1，则为彩色图片。
    
    print(img0.shape) #灰度图片，二维 (333, 500) 宽 高
    print(img1.shape) #彩色图片，三维 (333, 500, 3) 宽 高 深度信息
    
    cv2.imshow("src",img0) # 展示img0
    cv2.waitKey(0)         # 展示图片不消失

方法2

""" 方法2 cvtColor 如果读进来的时候是彩色图片 我们需要把它转化为灰度图片 """
    import cv2
    img = cv2.imread("11111.jpg",1)
    dst = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 完成颜色空间转换
    cv2.imshow("src",dst)
    cv2.waitKey(0)

方法3，通过源码来完成

""" 灰度图片的RGB值和彩色图片的RGB区别? 灰度图片 R=G=B 可以将彩色图片RGB的均值当作当前的灰度值 """
    
    import cv2
    import numpy as np
    
    img = cv2.imread("11111.jpg",1)
    # 获取当前图片的信息
    imgInfo = img.shape
    heigh = imgInfo[0]
    width = imgInfo[1]
    # dst 一般是新建值，目标图片
    dst=np.zeros((heigh,width,3),np.uint8)
    for i in range(0,heigh):
        for j in range(0,width):
            (b,g,r) = img[i,j]
            gray = (int(b)+int(g)+int(r))/3 # 防止溢出，转化为int再计算
            dst[i,j] = np.uint8(gray)
    cv2.imshow("dst",dst)
    cv2.waitKey(0)

方法4

""" 方法4 心理学的一个计算公式 gray = r*0.299 + g*0.587 + b*0.114 """
    import cv2
    import numpy as np
    
    img = cv2.imread("11111.jpg",1)
    # 获取当前图片的信息
    imgInfo = img.shape
    heigh = imgInfo[0]
    width = imgInfo[1]
    # dst 一般是新建值，目标图片
    dst=np.zeros((heigh,width,3),np.uint8)
    for i in range(0,heigh):
        for j in range(0,width):
            (b,g,r) = img[i,j]
            b=int(b)
            g=int(g)
            r=int(r)
            gray = r*0.299 + g*0.587 + b*0.114 # 防止溢出，转化为int再计算
            dst[i,j] = np.uint8(gray)
    cv2.imshow("dst",dst)
    cv2.waitKey(0)

灰度图片的颜色反转

""" 颜色反转 颜色范围 0~255 反转 255减去当前值 """
    import cv2
    import numpy as np
    
    img = cv2.imread("11111.jpg",1)
    imgInfo = img.shape
    heigh = imgInfo[0]
    width = imgInfo[1]
    
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    dst = np.zeros((heigh,width,1),np.uint8)
    
    for i in range(0,heigh):
        for j in range(0,width):
            grayPixel = gray[i,j]
            dst[i,j]=255-grayPixel
    
    cv2.imshow("dst",dst)
    cv2.waitKey(0)

彩色图片的颜色反转

import cv2
    import numpy as np
    
    img = cv2.imread("11111.jpg",1)
    imgInfo = img.shape
    heigh = imgInfo[0]
    width = imgInfo[1]
    
    dst = np.zeros((heigh,width,3),np.uint8)
    
    for i in range(0,heigh):
        for j in range(0,width):
            (b,g,r) = img[i,j]
            dst[i,j] = (255-b,255-j,255-r)
    
    cv2.imshow("dst",dst)
    cv2.waitKey(0)