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Python |使用 OpenCV 对图像进行灰度缩放
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-gray scaling-of-images-use-opencv/ 灰度缩放是将图像从其他颜色空间(如 RGB、CMYK、HSV 等)转换的过程。灰色的阴影。它在全黑和全白之间变化。 灰度的重要性 降维:例如,在 RGB 图像中,有三个颜色通道并具有三维,而灰度图像是一维的。 降低模型复杂度:考虑在 10x10x3 像素的 RGB 图像上训练神经文章。输入层将有 300 个输入节点。另一方面,同样的神经网络对于灰度图像只需要 100 个输入节点。 要让其他算法工作:许多算法被定制为只在灰度图像上工作,例如在 OpenCV 库中预先实现的 Canny 边缘检测功能只在灰度图像上工作。让我们学习将彩色图像转换为灰度图像的不同图像处理方法。 方法 1:使用 cv2.cvtColor()函数 蟒蛇 3 # import opencv import cv2 # Load the input image image = cv2.imread('C:\\Documents\\full_path\\tomatoes.jpg') cv2.imshow('Original', image) cv2.waitKey(0) # Use the cvtColor() function to grayscale the image gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Grayscale', gray_image) cv2.waitKey(0) # Window shown waits for any key pressing event cv2.destroyAllWindows()输入图像: 输出图像: 输出图像: 输出图像: 希望你已经理解了上面讨论的用 Python 将彩色图像转换成灰度图像的图像处理技术! 我们一直在努力
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