Python OpenCVカラーとグレースケール画像の変換を実現しました。

カラー画像をグレースケールに変換
第一の方式はimreadで画像を読み取る時に直接パラメータを0に設定して、カラー画像をグレースケール画像に自動変換します。
第二の方式は、スプリットによってチャンネル分離を行うことができ、または、単一のチャンネルを読み取るということができ、一つのカラー画像を3つのシングルチャネルのグレースケール画像に分離することもできる。
今日学習する方法は、cvtColorという方法で実現される。cv2.cvtColor()方法は、画像を1つの色空間から別の色空間に変換するためのものである。
OpenCVは150種類のcolor−space変換法を提供する。多くて使えません
この方法のシンタックスフォーマットは以下の通りです。

cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

パラメータ:

src：色空間を変更する画像です。

code：色空間変換コードです。

dst：Src画像サイズと深さが同じ出力画像であり、オプションパラメータです。

dstCn：対象画像のチャンネル数です。パラメータが0の場合、チャネル数は自動的にsrcとコードから導出され、オプションパラメータです。

パラメータを中国語に翻訳して、見つけました。

cvtColor(src,dst,code,dstCn)  ===>  (   ，color    ，    ，    )

変換グレースケールコードは以下の通りです。

import cv2

# path
path = './7_1.jpg'

#     
src = cv2.imread(path)

#         
window_name = 'Image'

# BGR       
image = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow(window_name, image)

cv2.waitKey()

HSVフォーマットの写真も見ました。変換結果は以下の通りです。ちょっと怖いです。ついでに他のフォーマットを変えました。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# path
path = './7_1.jpg'

#     
src = cv2.imread(path)

#         
window_name = 'Image'

# BGR     RGB
image1 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# BGR     Gray
image2 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# BGR     HSV
image3 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(image1)
plt.title("RGB")

plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(image2,"gray")
plt.title("GRAY")

plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(image3,"hsv")
plt.title("hsv")

plt.show()

擬似カラー画像
カラー画像はグレースケールに変えられます。それに応じてグレースケールもカラーに変えられます。もちろんここでは偽カラー画像と言います。
この部分は現在の応用シーンが明確ではないので、勉強中に見たブログを貼りましょう。
https://blog.csdn.net/kingroc/article/details/101302997
https://blog.csdn.net/sns1991sns/article/details/102838303
https://blog.csdn.net/xiaxuesong666/article/details/79522904
偽のカラー画像についての説明は百度百科で直接見ることができます。

方向性の指導に感謝します。
ここでPython OpenCVのカラーとグレースケール画像の変換実現に関する記事を紹介します。OpenCVのカラーとグレースケール画像の変換内容については、以前の記事を検索してください。または下記の関連記事を引き続きご覧ください。これからもよろしくお願いします。