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  • 寻找RGB图像的平均向量
  • RGB图像转变为HIS图像

    2019-02-09 10:58:36
    RGB图像转变为HIS图像,是matlab代码,可以提取RGB图像中的HIS分量
  • Matlab实现灰度图像转换成RGB图像
  • RGB 图像上绘制圆或椭圆。 可用于在电影中插入圆圈。 包括一个演示使用的小动画演示。
  • 批量RGB图像转灰度图像
  • 使用均值和中值函数将RGB图像转换为灰度的其他方法。
  • 计算 RGB 图像 (I) 的直方图并显示直方图的二维图。
  • 利用Matlab软件将RGB图像转化为灰度图像
  • 将各种格式的RGB图像转换成BMP灰度图像。
  • 用Matlab实现的灰度图像转换成RGB图像,效果不错 用Matlab实现的灰度图像转换成RGB图像,效果不错
  • python rgb 图像A colored image can be represented as a 3 order matrix. The first order is for the rows, the second order is for the columns and the third order is for specifying the color of the ...

    python rgb 图像

    A colored image can be represented as a 3 order matrix. The first order is for the rows, the second order is for the columns and the third order is for specifying the color of the corresponding pixel. Here, we use the BGR color format(because OpenCV python library works on BGR format, not on RGB), so the third order will take 3 values of Blue, Green, and Red respectively.

    彩色图像可以表示为3阶矩阵。 第一个顺序用于行,第二个顺序用于列,第三个顺序用于指定相应像素的颜色。 在这里,我们使用BGR颜色格式(因为OpenCV python库适用于BGR格式,而不适用于RGB),因此三阶分别采用蓝色,绿色和红色这3个值。

    Colour planes of BGR image:

    BGR图像的彩色平面:

    Consider a BGR image array I then,

    考虑一个BGR图像阵列我然后,

    • I[:, :, 0] represents the Blue colour plane of the BGR image

      I [:,:,0]表示BGR图像的蓝色平面

    • I[:, :, 1] represents the Green colour plane of the BGR image

      I [:,:,1]表示BGR图像的绿色平面

    • I[:, :, 2] represents the Red colour plane of the BGR image

      I [:,:,2]表示BGR图像的红色平面

    In this program, we will be using two functions of OpenCV-python (cv2) module. let's see their syntax and descriptions first :

    在此程序中,我们将使用OpenCV-python(cv2)模块的两个功能。 我们先来看一下它们的语法和描述:

    1) imread():
    It takes an absolute path/relative path of your image file as an argument and returns its corresponding image matrix.

    1)imread():
    它以图像文件的绝对路径/相对路径作为参数,并返回其对应的图像矩阵。

    2) imshow():
    It takes window name and image matrix as an argument in order to display an image in a display window with a specified window name.

    2)imshow():
    它以窗口名称和图像矩阵为参数,以便在具有指定窗口名称的显示窗口中显示图像。

    3) shape: This is the attribute of an image matrix which return shape of an image i.e. consisting of number of rows ,columns and number of planes.

    3)形状:这是图像矩阵的属性,其返回图像的形状,即由行数,列数和平面数组成。

    Python程序可显示RGB图像的不同平面 (Python program to display different planes of an RGB image)

    # open-cv library is installed as cv2 in python
    # import cv2 library into this program
    import cv2
    
    # import numpy library as np
    import numpy as np
    
    # read an image using imread() function of cv2
    # we have to  pass only the path of the image
    img = cv2.imread(r'C:/Users/user/Desktop/pic4.jpg')
    
    # displaying the image using imshow() function of cv2
    # In this : 1st argument is name of the frame
    # 2nd argument is the image matrix
    cv2.imshow('original image',img)
    
    # shape attribute of an image matrix gives the dimensions
    row,col,plane = img.shape
    
    # here image is of class 'uint8', the range of values  
    # that each colour component can have is [0 - 255]
    
    # create a zero matrix of order same as
    # original image matrix order of same dimension
    temp = np.zeros((row,col,plane),np.uint8)
    
    # store blue plane contents or data of image matrix
    # to the corresponding plane(blue) of temp matrix
    temp[:,:,0] = img[:,:,0]
    
    # displaying the Blue plane image
    cv2.imshow('Blue plane image',temp)
    
    # again take a zero matrix of image matrix shape
    temp = np.zeros((row,col,plane),np.uint8)
    
    # store green plane contents or data of image matrix
    # to the corresponding plane(green) of temp matrix
    temp[:,:,1] = img[:,:,1]
    
    # displaying the Green plane image
    cv2.imshow('Green plane image',temp)
    
    # again take a zero matrix of image matrix shape
    temp = np.zeros((row,col,plane),np.uint8)
    
    # store red plane contents or data of image matrix
    # to the corresponding plane(red) of temp matrix
    temp[:,:,2] = img[:,:,2]
    
    # displaying the Red plane image
    cv2.imshow('Red plane image',temp)
    
    

    Output

    输出量

    Show different planes of an RGB image in Python - output
    Show different planes of an RGB image in Python - output

    翻译自: https://www.includehelp.com/python/show-different-planes-of-an-rgb-image.aspx

    python rgb 图像

    展开全文
  • opencv rgb图像批量转换为gray图像。可通过cmake 运行
  • 下面小编就为大家带来一篇Python 将RGB图像转换为Pytho灰度图像的实例。具有很好的参考价值。希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • RGB图像转RGBA图像

    2020-09-21 14:34:59
    比如RGB图像的shape为(450,548,3), 那么对应的RGBA图像的shape为(450,548,4) 位深度:RBG为24位 RGBA为32位 图像格式:PNG是一种使用RGBA的图像格式(RGBA图像只能保存为PNG格式) 说明:如果...

     

    目录

    一 什么是RGBA图像

    二 RGB转RGBA


    一 什么是RGBA图像

    定义:RGBA是代表red(红色)、green(绿色)、blue(蓝色)和alpha的色彩空间,是在RGB颜色模型上增加了一个alpha通道

    比如RGB图像的shape为(450,548,3), 那么对应的RGBA图像的shape为(450,548,4)

    位深度:RBG为24位

                  RGBA为32位

    图像格式:PNG是一种使用RGBA的图像格式(RGBA图像只能保存为PNG格式)

    说明:如果一个像素的alpha通道数值为0,那它就是完全透明的(也就是看不见的),而数值为255则意味着一个完全不透明的像素(传统的数字图像)

    RGBA图像有什么作用:在计算机图形学领域,alpha合成(英语:alpha compositing)是一种将图像与背景结合的过程,结合后可以产生部分透明或全透明的视觉效果。 图像语义分割最终得到的图片就是RGBA图片。

    二 RGB转RGBA

    指定区域alpha为0,120,255的结果展示

    import numpy as np
    import cv2 as cv
    
    def create_RGBA(alpha):
        img_path = "4.jpg"
        image = cv.imread(img_path, cv.IMREAD_UNCHANGED)
    
        w, h, _ = image.shape
    
        alpha_channel = np.ones((w, h)) * 255
    
        w_alp, h_alp = 100, 100
        x, y = 250, 230
        alpha_channel[x:x+w_alp, y:y+h_alp] = np.ones((w_alp, h_alp)) * alpha
        
        img = np.zeros((w, h, 4))
        img[:,:,0] = image[:, :, 0]
        img[:,:,1] = image[:, :, 1]
        img[:,:,2] = image[:, :, 2]
        img[:,:,3] = alpha_channel
    
        cv.imwrite("img120.png", img)
    
    def main():
        alpha = 120  # 0, 120, 255
        create_RGBA(alpha)
    
    if __name__== "__main__":
        main()
    
    alpha=0
    alpha=120
    alpha=255
    ​​​​​​

     

    展开全文
  • RGB图像转化HIS

    2014-10-24 16:36:33
    彩色图像有RGB格式转换到HIS格式,采用MFC界面,输入RGB图像后,输出HIS图像
  • RGB图像与灰度图像

    千次阅读 2019-07-01 11:24:14
    RGB图像: RGB的值分别为0,0,0 表示的是黑色。 RGB的值为255,255,255表示的是白色。 灰度图像: 灰度值为0表示黑色。 灰度值为255表示白色。

    RGB图像:

    RGB的值分别为0,0,0 表示的是黑色。

    RGB的值为255,255,255表示的是白色。

     

    灰度图像:

    灰度值为0表示黑色。

    灰度值为255表示白色。

    展开全文
  • 图像处理之灰色图转化为RGB图像

    万次阅读 多人点赞 2017-09-04 10:31:49
    一般情况下我们都是将RGB图像转化为灰色图,很少将灰色图又转化为RGB图像。如果有所需求,将灰色图转化为RGB图像,但是,又发现网上很少有这方面的解答,一下子就会觉得无从下手。我使用opencv-python来解决这个问题...

           一般情况下我们都是将RGB图像转化为灰色图,很少将灰色图又转化为RGB图像。如果有所需求,将灰色图转化为RGB图像,但是,又发现网上很少有这方面的解答,一下子就会觉得无从下手。我使用opencv-python来解决这个问题。

           都知道opencv中有一个函数cvtcolor()中有一个参数cv2.COLOR_GRAY2BGR,它能直接将灰色图变换成RGB图像吗?

    import numpy as np
    import cv2
    # 首先以灰色读取一张照片
    src = cv2.imread("demo.jpg", 0)
    # 然后用ctvcolor()函数,进行图像变换。
    src_RGB = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    # 显示图片
    cv2.imshow("input", src)
    cv2.imshow("output", src_RGB)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    显示图片:


    可以看出并没有什么改变的,还是灰色图像。那么怎么办?

            RGB图像中有三个维度的信息,每种颜色相当于一个三维向量,表示法则相当于同一个向量在不同的坐标轴下(即不同的基下)的表示。而将其变为灰度后,只剩下一个维度,相当于将三维向量投影为一维标量一样,是不可能回复为原来的向量的。要想恢复,就必须储存另外两个维度的信息,合在一起就是原先的三维向量,这就是原理。

    那么怎么做?

           我们要将RGB表示转换为gGB表示,也就是用灰度分量g取代蓝色分量R,蓝色分量B和绿色分量G不变。我们可以从gGB计算出红色分量R,因为灰度g=p*R+q*G+t*B(其中p=0.2989,q=0.5870,t=0.1140),于是R=(g-q*G-t*B)/p。于是我们只要保留B和G两个颜色分量,再加上灰度图g,就可以回复原来的RGB图像。同样,我们这里的g是可以随便取代红绿蓝三种分量中的任一分量的。下面进行演示。

    from __future__ import division
    import numpy as np
    import cv2
    src = cv2.imread("C:/Users/12914/Pictures/messi.jpg")
    src_gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # RGB在opencv中存储为BGR的顺序,数据结构为一个3D的numpy.array,索引的顺序是行,列,通道:
    B = src[:,:,0]
    G = src[:,:,1]
    R = src[:,:,2]
    # 灰度g=p*R+q*G+t*B(其中p=0.2989,q=0.5870,t=0.1140),于是B=(g-p*R-q*G)/t。于是我们只要保留R和G两个颜色分量,再加上灰度图g,就可以回复原来的RGB图像。
    g = src_gray[:]
    p = 0.2989; q = 0.5870; t = 0.1140
    B_new = (g-p*R-q*G)/t
    B_new = np.uint8(B_new)
    src_new = np.zeros((src.shape)).astype("uint8")
    src_new[:,:,0] = B_new
    src_new[:,:,1] = G
    src_new[:,:,2] = R
    # 显示图像
    cv2.imshow("input", src)
    cv2.imshow("output", src_gray)
    cv2.imshow("result", src_new)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    图像显示:



    现在就可以看出“result”与“input”图像是一致的了吧。所以,仅通过cvtcolor()函数是没有办法将灰色图直接转化为RGB图像的。


    展开全文
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