Question

所以使用windows，python 2.7和simplecv我正在用我的网络摄像头制作一个实时视频，并希望simplecv给我一个灰度版本的视频。有没有简单的方法来实现这一目标？我找到了命令

grayscale()

在opencv页面上的

，应该完全正确，但是当我运行它时，我得到错误：

NameError: name "grayscale" is not defined

我目前正在使用这个预先编写的代码进行对象跟踪，但我不知道是否应该使用我找到的命令，以及我应该在代码中的位置，是否有人有想法？：

print __doc__

import SimpleCV

display = SimpleCV.Display()
cam = SimpleCV.Camera()
normaldisplay = True

while display.isNotDone():

      if display.mouseRight:
          normaldisplay = not(normaldisplay)
          print "Display Mode:", "Normal" if normaldisplay else "Segmented" 

      img = cam.getImage().flipHorizontal()
      dist = img.colorDistance(SimpleCV.Color.BLACK).dilate(2)
      segmented = dist.stretch(200,255)
      blobs = segmented.findBlobs()
      if blobs:
         circles = blobs.filter([b.isCircle(0.2) for b in blobs])
         if circles:
             img.drawCircle((circles[-1].x, circles[-1].y), circles[-1].radius(),SimpleCV.Color.BLUE,3)

if normaldisplay:
    img.show() 
else:
    segmented.show()

Answer 1

在简单的cv中，有一个名为toGray（）的函数这可能会也可能不会奏效。 SO plz不要投票给我我没有任何代表。 :(

import SimpleCV as sv
img = img.jpg
sv.img.jpg.toGray()
    return gimg.jpg

Answer 2

在SimpleCV中有多种方法可以做到这一点。已经描述了一种方法，它是toGray（）方法。还有一种方法可以使用高斯模糊来实现这一点，这也有助于消除图像噪声：

from SimpleCV import *
img = Image("simplecv")
img.applyGaussianFilter(grayscale=True)

在第三行之后，img对象包含的图像具有更少的高频噪声，并转换为灰度。

你可以查看与OpenCV合作的pyimagesearch.com，但他解释了为什么应用高斯模糊是一个好主意。

如何使用simplecv将RGB图片转换为灰度？

2 个答案: