Opencv——颜色模型+通道分离与合并

视频加载/摄像头调用

VideoCapture允许一开始定义一个空的对象

VideoCapture video

复制代码
VideoCapture(const String &filename,int apiPreference=CAP_ANY)
filename:读取的视频文件或者图像序列名称
apiPreference:读取数据时设置的属性,例如编码格式、是否调用OpenNi等

使用方法:video.get(CAP_PROP_FPS) 返回值即为视频的帧数

视频文件保存

复制代码
VideoWriter(const String& filename,
					int fourcc,
					double fps,
					Size frameSize
					bool isColor = true)
  • filename:保存视频的地址和文件名,包含视频格式
  • fourcc:压缩帧的4字符编码器代码,详细参数在表2-7给出
  • fps:保存视频的帧率,即视频中每秒图像的张数
  • isColor:保存视频是否为彩色视频

图像颜色空间介绍

RGB颜色模型


图像数据类型间的相互转换

复制代码
converTo(OutputArray m,int rtype,double alpha=1,double beta=0)
m:输出图像
rtype:转换后数据类型
alpha:缩放系数
beta:平移系数
示例:
a.convertTo(b,CV_32F,1/225.0,0)

HSV颜色模型

Gray颜色模型

彩色图像可以转换为灰度图像

多通道分离与合并

多通道分离

复制代码
split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv)
m:待分离的多通道图像
mv:分离后的单通道图像,为向量vector形式

	Mat imgs[3];
	Mat img = imread("C:/Users/86159/Desktop/1.jpg",1);
	split(img, imgs);
	Mat img0, img1, img2;
	img0 = imgs[0];
	img1 = imgs[1];
	img2 = imgs[2];
	cin.get();

多通道合并

复制代码
merge(InputArrayOfArrays mv,OutputArray dst)
mv:需要合并的图像向量vector,其中每个图像必须拥有相同的尺寸和数据类型
dst:合并后输出的图像,通道数等于所有输入图像的通道数综合


	Mat zero = Mat::zeros(Size(img.cols,img.rows),CV_8UC1);
	 
	// 合并后的图像第二三个通道都是0
	vector<Mat> imgsV;
	imgsV.push_back(img0);
	imgsV.push_back(zero);
	imgsV.push_back(zero);

	Mat imgsVH;
	merge(imgsV, imgsVH);
相关推荐
小宁爱Python11 分钟前
基于 Django+Vue3 的 AI 海报生成平台开发(海报模块专项)
人工智能·python·django
破烂儿12 分钟前
基于机器学习的缓存准入策略研究
人工智能·机器学习·缓存
算法打盹中19 分钟前
SimLingo:纯视觉框架下的自动驾驶视觉 - 语言 - 动作融合模型
人工智能·机器学习·计算机视觉·语言模型·自动驾驶
大嘴带你水论文1 小时前
震惊!仅用10张照片就能随意编辑3D人脸?韩国KAIST最新黑科技FFaceNeRF解析!
论文阅读·人工智能·python·科技·计算机视觉·3d·transformer
IT_陈寒1 小时前
🔥3分钟掌握JavaScript性能优化:从V8引擎原理到5个实战提速技巧
前端·人工智能·后端
格林威1 小时前
棱镜的技术加持:线扫相机如何同时拍RGB和SWIR?
人工智能·深度学习·数码相机·yolo·计算机视觉
JoinApper1 小时前
小白学OpenCV系列3-图像算数运算
人工智能·opencv·计算机视觉
张小九991 小时前
ThermoSeek:热稳定蛋白数据库
人工智能
wzy-6662 小时前
DINOv3 新颖角度解释
人工智能
jie*2 小时前
小杰机器学习(two)——导数、损失函数、斜率极值最值、微分规则、切平面与偏导数、梯度。
人工智能·机器学习