当前位置 博文首页 > Python OpenCV 彩色与灰度图像的转换实现
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：
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 # path path = './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 cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# path
path = './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 RGB
image1 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# BGR 转换成 Gray
image2 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# BGR 转换成 HSV
image3 = 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()
彩色图片可以变成灰度图，那相应的灰度图也可以变成彩色的，当然这里说的是伪彩色图像。
这部分内容由于目前应用场景不明确，给大家贴一下我学习过程中看到的博客吧。
https://blog.csdn.net/kingroc/article/details/101302997
https://blog.csdn.net/sns1991sns/article/details/102838303
https://blog.csdn.net/xiaxuesong666/article/details/79522904
关于伪彩色图像的说明，在百度百科可以直接查阅到。
感谢大佬方向性的指导
jsjbwy