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Python使用OpenCV对图像进行灰度缩放
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灰度是将图像从其他颜色空间(例如RGB, CMYK, HSV等)转换为灰色阴影的过程。它在完全黑色和完全白色之间变化。 灰度的重要性– 尺寸缩小：例如在RGB图像中, 有三个颜色通道并具有三个维度, 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, 同一神经网络只需要100个输入节点即可获得灰度图像。 为了使其他算法起作用：有许多算法被定制为仅适用于灰度图像, 例如OpenCV库中预先实现的Canny边缘检测功能仅适用于灰度图像。以下是对图像进行灰度处理的代码- # importing opencv import cv2 # Load our input image image = cv2.imread( 'C:\\Documents\\full_path\\tomatoes.jpg' ) cv2.imshow( 'Original' , image) cv2.waitKey() # We use cvtColor, to convert to grayscale 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()输入图片： 
输出如下： 
更快的代码– # Faster method import cv2 # The second argument zero specifies that # image is to be read in grayscale mode. img = cv2.imread( 'C:\\Documents\\full_path\\tomatoes.jpg' , 0 ) cv2.imshow( 'Grayscale' , img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()首先, 你的面试准备可通过以下方式增强你的数据结构概念：Python DS课程。 |
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