而灰度图像是R、G、B分量相同的一种特殊彩色图像,对计算机来说,一个像素点的变化范围只有0-255这256种。 彩色图片的信息含量过大,而进行图片识别时,其实只需要使用灰度图像里的信息就足够了,所以图像灰度化的目的就是为了提高运算速度。 当然,有时图片进行了灰度处理后还是很大,也有可能会采用二值化图像(即像素值只能为0或1)。 图像灰度化
1. 图像灰度化 在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255,当灰度为255的时候,表示最亮(纯白);当灰度为0的时候,表示最暗(纯黑)。 灰度化的好处是:相较于彩色图像灰度图像占内存更小,...
一.图像灰度化原理 像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。彩色图像通常包括R、G、B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色,其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度,灰度值大的像素点比较亮,反之比较暗,像素...
图像灰度化处理一般采用以下三种算法: 平均值法: f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3 最大值法: f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j)) 加权平均值法:f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j) 2 图像灰度化opencv 1#include<opencv2/opencv.hpp>2#include<opencv2/highgui/...
1. 图像灰度化概念 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度图像的过程。在灰度图像中,每个像素只包含一个灰度值,而不是彩色图像中的红、绿和蓝三个通道。灰度图像通常用于简化图像处理和分析,因为它们只包含亮度信息,而没有颜色信息。 图像灰度化的应用包括图像处理、计算机视觉、模式识别等领域。它有助于减少数据维...
图像灰度化常用以下几种方法: (1)分量法 将彩色图像的三个分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,根据实际需要选择一种灰度图像。公式如下: (2)最大值法 (3)平均值法 将彩色图像的三个分量亮度求平均得到一个灰度值: (4)加权平均法 根据重要性和其他的指标,将...
1. 图像灰度化 在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255,当灰度为255的时候,表示最亮(纯白);当灰度为0的时候,表示最暗(纯黑)。
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取原始图像 img_BGR = cv2.imread('miao.png') #BGR转换为RGB img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理 img_GRAY = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #BGR转HSV img_HSV =...
实例说明图像的灰度化和二值化的区别 首先我们还是得了解一下定义(搬运工): 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。
图像灰度化常用以下几种方法: (1)分量法 将彩色图像的三个分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,根据实际需要选择一种灰度图像。公式如下: (2)最大值法 (3)平均值法 将彩色图像的三个分量亮度求平均得到一个灰度值: (4)加权平均法 根据重要性和其他的指标,将三个分量用不同的权值进行加权平均。对于人类来说...