计算机视觉：图片的灰度处理和颜色反转

1.灰度处理

1.1 方法1

还记得我的这篇博客的这个注释吗？

也就是方法cv2.imread()，里面有两个参数，第一个参数为图片的路径，第二个参数为是否为彩色图片，如果把第二个参数改为0，会怎么样呢？

import cv2# 方法1
img = cv2.imread(filename='../anqila21.jpg',flags=0)
cv2.imshow('demo',img)
cv2.waitKey(0)

1.2 方法2

import cv2# 方法2
img = cv2.imread(filename='../anqila21.jpg',flags=1)
dst = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('demo',dst)
cv2.waitKey(0)

运行结果和上述一样

1.3 方法3 使用算法实现

import cv2
import numpy as np# 算法实现
img = cv2.imread(filename='../anqila21.jpg',flags=1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
for i in range(height):for j in range(width):(b,g,r) = img[i,j]# gray = (int(b)+int(g)+int(r))/3 # 灰度值# dst[i,j] = np.uint8(gray)gray = 0.299*int(r)+0.587*int(g)+0.114*int(b) # 灰度值dst[i,j] = np.uint8(gray)
cv2.imshow('demo',dst)
cv2.waitKey(0)

2. 图片的颜色反转

2.1 灰度图片的颜色反转

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread(filename='../anqila21.jpg',flags=0)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
dst = np.zeros((height,width),np.uint8)
for i in range(height):for j in range(width):gray = img[i,j]dst[i,j] = 255-graycv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

2.2 彩色图片的颜色反转

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread(filename='../anqila21.jpg',flags=1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
for i in range(height):for j in range(width):(b,g,r) = img[i,j]dst[i,j] = (255-b,255-g,255-r)cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)

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1.灰度处理

1.1 方法1

1.2 方法2

1.3 方法3 使用算法实现

2. 图片的颜色反转

2.1 灰度图片的颜色反转

2.2 彩色图片的颜色反转

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