OpenCV-Python 图像读取与颜色空间转换实战
发布时间：2026-10-13 |
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本文通过OpenCV-Python库演示如何读取彩色图像，并展示将BGR格式转换为灰度图（GRAY）和HSV色彩空间的具体代码实现。内容涵盖图像属性查看、矩阵展平及常用颜色转换函数的使用，适合初学者参考。
OpenCV图像读取与属性查看
本文直接提供核心代码示例，以便快速上手。
颜色空间转换实现
#-*- encoding:utf-8 -*-
'''
python 绘制颜色直方图
'''
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def readImage():
#读取图片 B，G，R，返回一个ndarray类型
#cv2.IMREAD_COLOR # 以彩色模式读入 1
#cv2.IMREAD_GRAYSCALE # 以灰色模式读入 0
img = cv2.imread('../../data/home.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
#返回多维矩阵，#(384, 512, 3)，
print type(img), img.shape, img.size, img.dtype
#ravel()展平n维矩阵的所有
print img.ravel(), len(img.ravel())
def cvt():
'''
经常用到的颜色转换BGR->Gray 和BGR->HSV
'''
# 读取图片 B，G，R，返回一个ndarray类型
img = cv2.imread('../../data/home.jpg')
#cv2.COLOR_BGR2GRAY;cv2.COLOR_BGR2HSV
# 彩色图像转灰度图像YUV(Y即为灰度图) Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
img1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 彩色图像转灰度图像YUV(Y->亮度；U,V->色度)
img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
print img1
print img2
cvt()
总结
以上介绍了利用OpenCV-Python读取图像并转换颜色空间的完整过程，希望能为读者提供有效的参考。欢迎持续关注以获取更多技术支持。
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