1,源代码:

import cv2 as cv
import numpy as npdef color_space_demo(image):                       #色彩转换gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)   #转化为灰度图cv.imshow("gray", gray)hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)     #转化HSV格式的图像(较常见,重要,H【0-180】,inGang函数调用查找特定颜色)cv.imshow("hsv", hsv) yuv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2YUV)     #转化YUV格式的图像(较常见)cv.imshow("yuv", yuv)Ycrcb = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2YCrCb) #转化 Ycrcb 格式的图像cv.imshow("ycrcb", Ycrcb)src = cv.imread("F:/images/lena.png")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
color_space_demo(src)
#extrace_object_demo()b, g, r = cv.split(src) #通道的分离
cv.imshow("blue", b)
cv.imshow("green", g)
cv.imshow("red", r)src = cv.merge([b, g, r]) #通道的合并
src[:, :, 0] = 0          #对单通道进行赋值
cv.imshow("changed image", src)cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

2,运行结果:

OpenCV+python:色彩空间转换及色彩通道的分离和合并相关推荐

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