1.获得一个彩色图像,用画图软件打开,另存为24位图BMP格式; 2.用文件操作函数从硬盘读取彩色BMP图像; (如果不熟悉C语言文件文件操作函数可以先做些功课,还是很简单的) 3.将54字节保存到一个char*类型的buffer中,然后按照均值公式获得灰度值,并赋值给RGB; 4.将54字节输出,将具有相同灰度值的RGB的buffer输出到硬盘...
int nimages: 要计算直方图的图像的个数。此函数可以为多图像求直方图,我们通常情况下都只作用于单一图像,所以通常nimages=1。 const int* channels: 图像的通道,它是一个数组,如果是灰度图像则channels[1]={0};如果是彩色图像则channels[3]={0,1,2};如果是只是求彩色图像第2个通道的直方图,则channels[1]={...
rgb555转灰度图 1voidrgb5552grayscale(longheight,longwidth, FILE* fp,short** the_image,intpad)2{3union rgb555_union pixel;45printf("rgb555\n");6for(inti=0; i<height; i++){7for(intj=0; j<width; j++){8fread(&pixel,1,2, fp);9the_image[i][j] = ((pixel.rgb555_struct.red<<...
fwrite(fq, sizeof(rgbq), 256, fp2); //将位图信息转为灰度 //存储bmp一行的像素点 //unsigned char ImgData[900][3]; unsigned char ImgData[3000][3]; //将灰度图像存到一维数组中 //unsigned char grayData2[900]; unsigned char ImgData2[3000]; /* //错误的算法 for (i = 0; i < fi...
// 24bit图像设置 void MyColorImagSet(MYCOLORIMAGE a,int value,int width,int height); // 彩色图像转灰度图象 bool MyColorToGray(MYIMAGE outGrayImg, MYCOLORIMAGE inColorImg,int width,int Height); #endif MyIMAGE //MYIMAGE.cpp #include "StdAfx.h" ...
zpe_save_image(Image *img, const char *filename): 保存图像到文件。 zpe_grayscale(Image *img): 将彩色图像转换为灰度图像。 zpe_gaussian_blur(Image *img, float sigma): 应用高斯模糊。 zpe_canny_edge_detection(Image *img, float low_threshold, float high_threshold): 使用Canny算法进行边缘检测。
;// 读取图像cv::Matedge,grayImg;cv::cvtColor(img,grayImg,cv::COLOR_BGR2GRAY);// 转灰度图...
上图时自己通过matlab来验证的图像,同时和matlab自带的canny边缘检测做了对比,看起来效果还不错,在烧录到单片机后测试,发现效果非常好,就是拿手机在旁边故意打光对图像的影响也非常小。 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧...
其实从技术上说我们刚刚转换成的图像根本就不是黑白图像，应该是叫“灰度图像”，颜色值是单一从（0到256）。而真正的黑白图像只由（0，1）两种值。两者区别参看下图：灰度图（人们通常说的黑白照片）技术上真正的黑白图 应该很容易的看出区别吧，好了，有人该说了，这也太难看了，这样的黑白图片有什么用处呢？
进行图像角度的旋转即可。 大概算法步骤如下: 1.转换为灰度图 2.判断是否为文本图片,如果不是进行 进行 反相操作 3.检测直线,进行角度判断 4.通过角度进行图像旋转 这么一个基本思路,当然想要检测得更加精准, 可以做一些文本区域判断,图像修复增强之类的前处理操作。