From keras datasets import mnist

gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Python kodini joriy qilish
Rasmni kulrang rangga aylantirish uchun to'liq kod:

#read
img = cv2.imread('sample_image.jpg')
#to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#show
print(gray_image)
cv2.imshow('image',gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Siz ushbu matritsaning o'lchami rangli tasvirning o'lchamidan farq qilishini ko'rishingiz mumkin.

Qayta ishlangan rasm faylini saqlang
Tasvirni qayta ishlashdan keyin saqlash uchun quyidagi kod qatoridan foydalaning:

cv2.imwrite('sample_grayscale.jpg',gray_image)

Bu erda birinchi argument faylga bermoqchi bo'lgan nom, ikkinchi argument saqlamoqchi bo'lgan rasmni o'z ichiga olgan o'zgaruvchidir. Biz yuqorida yaratgan kulrang tasvirni saqlaymiz.

Rangli tasvirni kul rangga aylantirish uchun to'liq Python kodini kiriting
Rasmni saqlash uchun to'liq kod:

import cv2
#read
img = cv2.imread('sample_image.jpg')
#to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#show
print(gray_image)
#save
cv2.imwrite('sample_grayscale.jpg',gray_image)


Xulosa
Ushbu qo'llanmada biz OpenCV yordamida Python-da tasvirlarni qanday o'qish va boshqarishni ko'rib chiqdik. OpenCV haqida ko'proq ma'lumot olish uchun uning hujjatlarini o'qing.