opencv讀取圖片並轉化為灰度圖，並調整視窗大小

阿新 • • 發佈：2018-11-04

Mat src_color = imread(路徑名);//讀取原彩色圖  
int c=src_color.cols/2;
int r=src_color.rows/2;  
Mat src_gray;//彩色影象轉化成灰度圖  
cvtColor(src_color, src_gray, COLOR_BGR2GRAY);
namedWindow("灰度",0);
resizeWindow("灰度",c,r);
imshow("灰度", src_gray);

opencv讀取圖片並轉化為灰度圖，並調整視窗大小

Mat src_color = imread(路徑名);//讀取原彩色圖 int c=src_color.cols/2; int r=src_color.rows/2; Mat src_gray;//彩色影象轉化成灰度圖 cvtColor(src_color, src_gray,

基於Java的YUV圖片檔案提取Y分量，並構建為灰度圖

YUV檔案對影象的一種較為普遍的編碼方式，Y表示亮度(Luminance、Luma)，U代表色度(Chrominance）、V代表飽和度（Chroma)；YUV格式的編碼的誕生有效地相容了黑白電視和彩色電視。相對於較為平常的RGB三通道影象，YUV格式編碼的影象視訊檔案在傳輸中佔據較小的頻寬。

圖片轉為灰度圖，並修改尺寸

# 轉為灰度圖 from PIL import Image for img in os.listdir(train_path): img_open = Image.open(train_path + img) img_L = img_open.convert(

matlab怎麼將一個矩陣轉化為灰度圖

用三個函式即可，第一個函式imagesc()、第二個colormap()函式、第三個函式為flipud函式（）： imagesc(A)將矩陣A中的元素數值按大小轉化為不同顏色，並在座標軸對應位置處以這種顏色染色。 colormap(gray)將矩陣A的顏色圖轉化

將圖片檔案轉化為位元組陣列字串，並對其進行Base64編碼處理和對位元組陣列字串進行Base64解碼並生成圖片

public static String imageToBase64(String path) { // 將圖片檔案轉化為位元組陣列字串，並對其進行Base64編碼處理 byte[] data = null; // 讀取圖片位元組

Matlab之索引影象轉化為灰度圖和真彩圖

本篇只講應用不講原理在進行數字影象處理時，需要將影象轉換成灰度圖。如truecolor轉化為灰度圖，可用函式rgb2gray即可實現，語法也比較簡單。如下： grayImage=rgb2gray(srcImage); 載入完圖片後可使用imfinfo()函式檢視影象資

【第二課：C++和opencv】改為灰度圖和儲存圖片

這個程式和【第一課】差不多，只是增加儲存函式imwrite()和cvtColor() 【編譯環境：opencv2.4.4和VS2008】 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace c

利用OpenCV的imread將RGB影象轉化為灰度影象!

通常，我們是利用cvtColor將影象轉化為灰度圖，但實際上在讀取影象的時候便可以將影象轉化為灰度圖，很簡單的操作，只需要將imread的第二個引數置為0即可如下面的程式碼： cv::Mat srcImage = cv::imread("lakeWater.jpg"

BYTE[]陣列轉化為灰度影象CBitimage顯示到mfc視窗中（opencv結果在mfc中的顯示）

// THIS CODE AND INFORMATION IS PROVIDED "AS IS" WITHOUT WARRANTY OF // ANY KIND, EITHER EXPRESSED OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO // THE IMPLIED

如何使用 python3 將RGB 圖片轉換為灰度圖

首先，介紹第一種方法，使用 PIL 庫， PIL庫是一種python語言常用的一個圖形處理庫。關於 PIL 庫的安裝本文就不介紹了。 from PIL import Image I = Image

javacv windows下視訊提取幀再轉化為灰度直方圖

opencv+javacv+eclipse+windows 從視訊到——灰度直方圖最近在做storm的專案，由於storm不能很好的支援C++，所以決定用java來實現下從視訊到關鍵幀再到灰度直方圖的操作。於是接觸到opencv，查了相關資料和別人的一些帖子進一步瞭解到可

opencv 圖片基本處理（灰度化，反色，二值化，膨脹腐蝕以及ROI的copy等）

基於護照的識別和特徵提取，使用opencv2.4.9在VS2012裡做的。直接上程式碼： #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <string> using namespace cv;

60701BMP彩色影象轉化為灰度及二值影象

1 概述　　多媒體技術是一門綜合了多種學科的新技術，其涉及到電腦科學與技術、通訊和網路技術、人工智慧技術、微電子技術、數字訊號處理、圖形處理技術、聲像技術等諸多學科。許多新技術的不斷出現和體驗，帶給人們工作和生活巨大的改變。其應用已經滲透到社會生活和工作的各個方面。 1.1背景

OpenCV--影象的反色與灰度圖顯示

對於單通道影象： void Invert1(){ Mat src,dest; src = imread("lena.jpg"); if(!src.data){

Matlab影象處理轉灰度圖，繪製直方圖，直方圖均衡化

1.imread() MATLAB中影象讀取函式與OpenCV一樣是imread，可以開啟指定路徑圖片，其路徑表示方式與OpenCV中有些許不同如： srcImage=imread('E:\MatlabWorkSpace\實驗一\實驗一圖一.png'); 路徑符號為單"\"

灰度圖，3通道RGB的“灰度圖”，二值影象

在OpenCV中有倆巨集： COLOR_BGR2GRAY 與 COLOR_GRAY2BGR 這倆巨集主要應用在顏色空間轉換函式cvtColor函式中： cvtColor(srcImage,dstImage, COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(srcI

python實現彩色圖片灰度化並轉化為字元型圖片

python可以用來學習用來工作，當然也能用來娛樂，相信眾多pythoner都不會反對這一點，今天是週五了，又是一個美好的週末的開始，打算做點有意思的事情玩一玩，無意間看到一個很有意思的東西就打算拿來實現以下，主要就是基於python的PIL模組將彩色圖片轉化為字元型的內

web 上讀取圖片，並轉化為指定格式

一、轉換為 base64 public static string ObtainBase64FromWeb(string domain, string path) { string url = "https://" + domain + path; System.Net.WebReq

opencv讀取影象畫素值讀取並儲存到txt檔案（二）灰度圖

#include "stdafx.h" #include"cv.h" #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <fstream> #include &l

基於opencv下對視頻的灰度變換，高斯濾波，canny邊緣檢測處理，同窗體顯示並保存

rmi 其他 AS info ali 利用測試結果 14. 中間如題：使用opencv打開攝像頭或視頻文件，實時顯示原始視頻，將視頻每一幀依次做灰度轉換、高斯濾波、canny邊緣檢測處理（原始視頻和這3個中間步驟處理結果分別在一個窗口顯示），最後將邊緣檢測結果保存為一個

opencv讀取圖片並轉化為灰度圖，並調整視窗大小

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