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...
灰度化后的B = 处理前的R * 0.3+ 处理前的G * 0.59 +处理前的B * 0.11 美女图片经过方法2进行灰度化后的效果如下: 个人觉得第二种方法处理的效果比较好,第一种方法处理后的图片有点模糊。 图像的二值化 什么叫图像的二值化?二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0(黑色)或者255(白色...
图像灰度化和二值化 1.灰度化 图像的灰度化处理的基本原理：彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的...
第二种方法是计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg（像素点1灰度值+...+像素点n灰度值）/ n = 像素点平均值avg，然后让每一个像素点与avg一 一比较，小于等于avg的像素点就为0（黑色），大于avg的 像素点为255（白色）。第三种方法是使用直方图方法（也叫双峰法）来寻找二值化阀值，直方图是...
subplot(1,2,1),imshow(img), title('原始图像'); subplot(1,2,2),imhist(img), title('直方图'); 把图片转换为二值化图像,直方图如下。灰度只有0和1,符合二值化图的特点。 对这个直方图归一化,因为是二值化的图,所以归一化后就是个子的比例。
OpenCV4-图像二值化 图像二值化 1.环境配置 OpenCV版本:OpenCV4.1 2.图像二值化 二值图像:图像中的像素灰度值无论在什么数据类型中都只有最大值和最小值两种取值。这种“非黑即白”的图像称为二值图像。 将非二值图像经过计算变成二值图像的过程称为图像的二值化。
第二种方法是计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg(像素点1灰度值+...+像素点n灰度值)/ n = 像素点平均值avg,然后让每一个像素点与avg一 一比较,小于等于avg的像素点就为0(黑色),大于avg的 像素点为255(白色)。 第三种方法是使用直方图方法(也叫双峰法)来寻找二值化阀值,直方图是图像的重要...
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。
threshold(img_gray, img_bin, 125, 255, THRESH_BINARY);//将灰度图二值化,阈值设置为125,采用THRESH_BINARY方式二值化 imshow("Binary image Window", img_bin);//显示二值化图像 ... 1. 2. 3. 4. 5. 运行结果: 反二值化1: bitwise_not(img_bin, img_bin); ...
•灰度图像二值化是一种将灰度图像转换为黑白二值图像的过程，通过设定一个阈值，将灰度图像中的像素点分为两类，一类像素点的灰度值大于阈值，另一类像素点的灰度值小于或等于阈值，从而将灰度图像转换为二值图像。灰度图像二值化的作用 提高图像的清晰度和对比度 通过二值化处理，可以将灰度图像中的噪声和细节...