该算法将实现图像灰度值的上移,从而提升图像的亮度,由于图像的灰度值位于0到255之间,需要对灰度值进行溢出判断。 代码如下: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("src.png") grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) height, width = grayImage.shap...
# 转换为灰度图像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 1. 2. 这段代码使用了cv2.cvtColor()函数来将彩色图像转换为灰度图像。需要注意的是,这里的image是我们在上一步中加载的图像对象。 3.3 提取特定位置的像素值 接下来,我们需要提取出我们感兴趣的特定位置的像素值。假设我们想要提取图像中的...
直方图右侧开始累计像素,直到累计像素占总像素数比例为P时,将当前的灰度作为阈值(否则从左侧开始累计)。 例如下图,月亮所占比列为0.45,它最低灰度与背景灰度稍有重合,阈值确定为75,最终基本提取出目标。 可变阈值法: 当图像背景灰度多变时,可以为图像不同部位设置不同的阈值,这样可以很好地去除干扰。 例如提取下...
直方图右侧开始累计像素,直到累计像素占总像素数比例为P时,将当前的灰度作为阈值(否则从左侧开始累计)。 例如下图,月亮所占比列为0.45,它最低灰度与背景灰度稍有重合,阈值确定为75,最终基本提取出目标。 可变阈值法: 当图像背景灰度多变时,可以为图像不同部位设置不同的阈值,这样可以很好地去除干扰。 例如提取下...
1、将彩色图片转化为灰度图片 I=imread('crack.jpg'); %%读取图片 imshow(I); %%显示图片 imhist(I) I1 = rgb2gray(I) %%将真彩色图像 RGB 转换为灰度图像 imshow(I1); 2、提取灰度特征(均值、方差、熵、能量) close all; clear; clc; i=imread('crack.jpg'); ...
% 读取灰度图像 grayImage = imread('image.jpg'); % 使用Otsu方法进行自适应阈值处理 threshold = graythresh(grayImage); % 对灰度图像进行二值化 binaryImage = imbinarize(grayImage, threshold); 举例 利用上述方法结合matlab app的知识可以得到下面的结果...
P = imread('FILENAME.bmp');G = rgb2gray(P);G是灰度值，前面一句是读入图像
(openFileDialog1.FileName);pictureBox1.Image=myImage;//显示打开的图片}效果如下:难点二:关于从图像中提取RGB值所采用的方法等,并通过相关计算使得图像产生黑白效果图片注:黑白图像灰度值有两种计算方法:1.直接对RGB值取平均值;2.考虑到人眼对绿色敏感,采取分权法:R*0.299+G*0.587+B*0.114主要代码:publicImage...
用for循环遍历所有需要处理的文件即可。如果文件的命名有规律（例如0001.bmp, 0002.bmp, ...），可以用sprintf函数直接生成文件名；如果不满足上述条件，但文件在集中存放某个文件夹中，可以用dir获取文件列表；如果文件没有规律，存放的位置也比较乱，那就直接手写一个cell数组，用以指定要处理的文件列表...
读入rgb图像——i=imread(...);然后转换成灰度图像——i=rgb2gray(i);计算均值——mean(mean(i));计算方差——var();