在python3中，cv2.write()函数已不适用，因此可用cv2.imencode（）函数替代，tofile为指定路径。 转化前： 转化后： 注意！该脚本会修改原图像，因此如需要原图的话，最好留一份备份。 ...

冈萨雷斯的书，发现彩色图像处理仅仅用了一章进行介绍，原因分析了一下，后来发现，好像别的介绍的也不多，得出 ...

使用opencv将一幅灰度图转为彩色图。 使用函数：cvtColor(); 说明：输入图像gray.jpg是单通道，8bit图像。 如此简单的过程，还折腾了一会，主要原因是： 刚开始读入图像写为：Mat imgGray= imread("gray.jpg");结果在调用 ...

  之前对彩色图与灰度图仅仅停留在前者是3通道后者是单通道的理解上。我也知道计算机看图片是将它们当成数组，但是一直搞不清楚将一张彩色图转变为灰度图是怎么操作的。当然，很多库函数都提供借口，包括OpenCV、PIL等。这里我参考https://blog.csdn.net/saltriver ...

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1.根据《数字图像处理》（第三版）的分法：1）灰度分层（密度分层）；2）单像素执行三通道变换（或者组合变换）等。 这里主要讨论opencv自带的算法转化为伪彩色。 利用opencv自带的函数applyColorMap()，可以获得部分伪彩色图。 关于用户自定义伪彩色的一些问答： https ...

以下关于定义的内容来自冈萨雷斯——《数字图像处理》 RGB彩色模型：图像由三个分量图像组成，每种原色一副分量图像。当送入RGB监视器时，这三幅图像在屏幕上混合生成一副合成的彩色图像。 HSI彩色模型：RGB模型的彩色系统对于硬件实现很理想，且与人眼强烈感知红、绿、蓝三原色的事实能很好的匹配 ...

任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度： 　　1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 　　2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 　　3.移位方法：Gray =(R ...