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色彩空间转换
Python
dst = cv2.cvtColor(src, code)参数说明：
-
src：一个 NumPy 数组，表示要转换的源图像。
-
code：一个字符串或整数，表示转换的目标颜色空间。不同的代码对应不同的转换。
返回值：
- dst：一个 NumPy 数组，表示转换后的图像。
常见的颜色空间转换代码包括：
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cv2.COLOR_BGR2GRAY：将 BGR 图像转换为灰度图像。
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cv2.COLOR_BGR2RGB：将 BGR 图像转换为 RGB 图像。
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cv2.COLOR_BGR2HSV：将 BGR 图像转换为 HSV 图像。
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cv2.COLOR_BGR2HLS：将 BGR 图像转换为 HLS 图像。
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cv2.COLOR_BGR2YCrCb：将 BGR 图像转换为 YCrCb 图像。
图像通道分离与融合
通道分离
cv2.split用于将一个多通道图像（例如，彩色图像）分割成单独的通道。
Python
channels = cv2.split(image)
# b,g,r = cv2.split(pic)参数说明：
- image：一个 NumPy 数组，表示要分割的多通道图像。这个图像应该有三个通道（BGR 格式），或者一个通道（灰度图像）。
返回值：
- channels：一个元组，包含三个 NumPy 数组，分别对应原始图像的三个通道。如果 image 是一个灰度图像，那么这个元组将只包含一个数组。
通道融合
Python
dst = cv2.merge(images)
# img2 = cv2.merge((b,g,r))参数说明：
- images：一个包含 NumPy 数组的元组或列表，表示要合并的图像通道。每个数组都应该有相同的高度和宽度，但可以有不同的通道数。
返回值：
- dst：一个 NumPy 数组，表示合并后的多通道图像。
图像运算
OpenCV的图像运算接口，运算的两个图像应该保持相同的大小与类型。
当值超出通道数据最大值时，保持最大值，小于0时，保持0。
如：图像为uint8类型，结算结果为0-255，该通道运算结果数值大于255时，实际结果保持255，如果运算结果为负数，实际结果为0。
图像相加
Python
dst = cv2.add(src1, src2)图像相减
Python
dst = cv2.subtract(src1, src2)图像相乘
Python
dst = cv2.multiply(src1, src2)图像相除
Python
dst = cv2.divide(src1, src2)参数说明：
-
src1：一个 NumPy 数组，表示要运算的第一个图像。
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src2：一个 NumPy 数组，表示要运算的第二个图像。这个图像应该与 src1 有相同的大小和类型。
返回值：
- dst：一个 NumPy 数组，表示运算后的结果图像。
加权相加
用于将两个图像或一个图像和一个标量相加，同时可以为每个图像或标量指定权重。
Python
dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma)
# result = cv2.addWeighted(image1, 0.5, image2, 0.5, 0)参数说明：
-
src1：一个 NumPy 数组，表示要相加的第一个图像。
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alpha：一个浮点数，表示 src1 的权重。
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src2：一个 NumPy 数组，表示要相加的第二个图像。这个图像应该与 src1 有相同的大小和类型。
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beta：一个浮点数，表示 src2 的权重。
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gamma：一个浮点数，表示一个可选的常数项，通常用于偏移或缩放结果。
返回值：
- dst：一个 NumPy 数组，表示加权相加后的结果图像。
图像位运算
非运算
用于对图像中的每个像素执行按位非运算。这个函数在图像处理中非常有用，特别是在需要反转图像的像素值或创建特殊的视觉效果时
Python
dst = cv2.bitwise_not(src)参数说明：
- src1：一个 NumPy 数组，表示要进行按位非运算的源图像。
返回值：
- dst：一个 NumPy 数组，表示按位非运算后的结果图像。
与运算
Python
dst = cv2.bitwise_and(src)或运算
Python
dst = cv2.bitwise_or(src)异或运算
Python
dst = cv2.bitwise_xor(src)参数说明：
-
src1：一个 NumPy 数组，表示要进行运算的第一个图像。
-
src2：一个 NumPy 数组，表示要进行运算的第二个图像。这个图像应该与 src1 有相同的大小和类型。
返回值：
- dst：一个 NumPy 数组，表示运算后的结果图像。