这篇文章主要介绍Python中OpenCV彩色与灰度图像转换的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
第一种方式通过 imread 读取图像的时候直接设置参数为 0 ，自动转换彩色图像为灰度图像
第二种方式，可以通过 split 进行通道分离，或者叫做读取单个通道，也可以将一个彩色图像分离成 3 个单通道的灰度图像
今天要学习的方法，是通过一个叫做 cvtColor 的方法实现该操作。
cv2.cvtColor() 方法用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。
OpenCV 提供了 150 多种 color-space 转换方法。多到用不过来~
该方法的语法格式为：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])参数：
src：它是要更改其色彩空间的图像。
code：它是色彩空间转换代码。
dst：它是与 src 图像大小和深度相同的输出图像，可选参数。
dstCn：它是目标图像中的频道数。如果参数为 0，则通道数自动从 src 和代码得出，可选参数。
参数翻译成中文，也找到了
cvtColor(src,dst,code,dstCn) ===> (原图像，color转化代码，输出图像，输出通道)转换灰度图代码如下：
import cv2
# path
path = './7_1.jpg'
# 读取图片
src = cv2.imread(path)
# 图片展示窗口名称
window_name = 'Image'
# BGR 转换成灰度图
image = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow(window_name, image)
cv2.waitKey()
也看到了 HSV 格式图片，转换结果如下，有点吓人，顺便转换了其他的一些格式：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# path
path = './7_1.jpg'
# 读取图片
src = cv2.imread(path)
# 图片展示窗口名称
window_name = 'Image'
# BGR 转换成 RGB
image1 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# BGR 转换成 Gray
image2 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# BGR 转换成 HSV
image3 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(image1)
plt.title("RGB")
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(image2,"gray")
plt.title("GRAY")
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(image3,"hsv")
plt.title("hsv")
plt.show()
以上是“Python中OpenCV彩色与灰度图像转换的方法”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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