fread(&bmp_data[i][j], 1, 1, fp1);//每次只读取一个字节,存入数组 for (i = 0; i<fi->biHeight; i++)//将24位真彩色转换成灰度图 for (j = 0; j<fi->biWidth; j++){ data288[fi->biWidth*i + j] = ((unsigned char)((float)bmp_data[i][3 * j] * 0.114 + (float)bmp_da...
0x0000001f[B] 例如 像素值 & 0xf800 为红色分量的值 66字节以后为位图数据 算法实现 8位色彩深度转灰度图片 1voidbpp82grayscale(longheight,longwidth, FILE* fp,short** the_image,intpad,2constchar* file_name,structbitmapheader*bmheader)3{4union colortable_union* colortable =NULL;5unsignedcharpi...
// 计算 135 度灰度共生矩阵 void getGLCM135(VecGLCM &src, VecGLCM &dst, int imgWidth, int imgHeight); private: int m_grayLevel; // 将灰度共生矩阵划分为 grayLevel 个等级 }; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23....
然后,我们将每天分为6个班次,分别为:00:00-08:00,05:00-13:00,08:00-16:00,12:00-20:00,14:00-22:00,16:00-24:00。假设每个班次需要的正式工人数分别为x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, x_6,需要的临时工人数分别为y_1, y_2, y_3, y_4, y_5, y_6,则每天需要的总人数为x_1+y...
我将我需要处理的图片先预处理为110*180的灰度图,在 通过mex img.cpp编译C文件(这一步可以不用每一次都去编译,可手动在命令行输入,修改c代码后再重新编译,运行完这一句会生成一个.mexw64的文件,则表明编译成功),再在.m中调用, 注:这里调用的不是自定义的函数名字,而是你写的.c文件的名字。
#ai #meta #计算机视觉 #图像分割 #黑科技 01:21 NumPy与图片的关系 numpy玩的好,opencv不会差#python #opencv #numpy #计算机 #计算机视觉 02:02 opencv-python基础教程(10)-彩色图转灰度图 #编程入门#opencv教程 #python编程 01:30 OpenCV4 全景图像拼接 - 数字图像处理实验演示 #Python #人工智能专业...
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在上一篇我们 用 cmake 编译了 opencv_test.cpp 读取彩色图片并转化成灰度图,并且保存灰度图哦。 但是:所有的编译文件和缓存和写成的jpg全部一股脑生成在 CMakeLearn 目录,作为一个有追求的程序员,是可忍熟不可忍? 来优雅间接地重新编译一次: 第一步:整理新建目录: ...
一个简单的渲染思路就是,把归一化后的矩阵映射为灰度图,正如前面左图所示。 映射方式也是很自然的:灰度图RGB三个颜色相等,共有0~255共256个颜色;因此把归一化后的数乘以255再取整即可。非常简单。 如图。cl[]是存储RGB的数组,将原数归一化再乘255再分配给RGB。
所有这些应用都是用来做图像处理的。图像处理可以简单到把一张照片转换为灰度图,也可以复杂到是分析一个视频,并在人群中找到某个特定的人。尽管这些应用非常的不同,但这些例子遵从同样的流程,都是从创造到渲染。 在电脑或者手机上做图像处理有很多方式,但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元,或者叫 GPU...