如何使用Python OpenCV将数组分别转换为灰度图和彩图？

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主要步骤：

1.生成普通Python数组（bytearray(), os.urandom()）

2.转换为numpy数组（numpy.array()）

3.通过reshape调整数组维度

4.以图像形式显示（cv.imshow()）

代码：

pythonimport osimport cv2 as cv

n=256

1. 生成普通Python数组common_array=bytearray(os.urandom(n))

2. 转换为numpy数组numpy_array=numpy.array(common_array)

3. 调整数组维度reshaped_array=numpy_array.reshape(16, 16)

4. 以图像形式显示cv.imshow('Image', reshaped_array)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

主要步骤

1.生成普通python数组(bytearray(),os.urandom())

2.转换成numpy数组(numpy.array())

3.通过reshape将数组转换到所需的维数

4.以图像的形式显示出来(cv.imshow())

代码

import os import cv2 as cv import numpy as np # Make an array of 120000 random bytes randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000)) # translate into numpy array flatNumpyArray = np.array(randomByteArray) # Convert the array to make a 400*300 grayscale image(灰度图像) grayImage = flatNumpyArray.reshape(300, 400) # show gray image cv.imshow('GrayImage', grayImage) # print image's array print(grayImage) cv.waitKey() # byte array translate into RGB image randomByteArray1 = bytearray(os.urandom(360000)) flatNumpyArray1 = np.array(randomByteArray1) BGRimage = flatNumpyArray1.reshape(300,400,3) cv.imshow('BGRimage', BGRimage) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows()

效果

以上这篇python-OpenCV 实现将数组转换成灰度图和彩图就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易盾网络。