下面,我将引导你通过使用OpenCV的C接口(实际上是C++的API,但C接口已逐渐被C++接口取代,且C++接口在C环境中也能很好地工作)来实现一个基本的图像处理程序。我们将创建一个简单的程序,该程序读取一张图片,将其转换为灰度图,并显示结果。 首先,你需要确保你的环境中已经安装了OpenCV。在Linux系统上,你可以使用包管理...
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...
opencv 将灰度图读取成3通道 # Pythonopencv转换3通道灰度图## 简介 在计算机视觉中,灰度图是指每个像素只有一个灰度值,通常是一个8位整数(0-255)。而RGB图像则是由红、绿、蓝三个通道组成的,每个通道都有一个8位整数表示像素的亮度值。在某些情况下,我们需要将RGB图像转换为灰度图,以便进行后续的图像处理。
bmp格式文件中并没有灰度图这个概念,但是我们很容易地用bmp文件来表示灰度图。方法是用256色的调色板,只不过这个调色板有点特殊,每一项的RGB值都是相同的,从(0,0,0),(1,1,1),...,一直到(255,255,255)。这样,灰度图就可以用256色图来表示了。其图像数据就是调色板索引值,也就是实际的RGB的亮度值。另...
可以看到,前两行的颜色顺序都交换了,最后一行是三个通道等值的灰度图,所以没有影响。至于OpenCV为什么不是人民群众喜闻乐见的RGB,这是历史遗留问题,在OpenCV刚开始研发的年代,BGR是相机设备厂商的主流表示方法,虽然后来RGB成了主流和默认,但是这个底层的顺序却保留下来了,事实上Windows下的最常见格式之一bmp,底层字节...
表明这个波段是个灰度图波段。如果是真彩色图可能得到的结果就是Red,Blue或Green了。 GetMaximum和GetMinimum分别返回的是波段数据值可能的最大值和最小值,比如UInt16类型的波段最大值是65535,最小值就是0,知道这两个值就可以将图像转换成0～255的数值用于图像的显示操作了。如: ...
// 我们可以调用cv::cvtColor()函数将图片转换为灰度图,然后调用cv::threshold()函数进行二值化处理 cv::Mat gray, binary; cv::cvtColor(mat, gray, CV_BGR2GRAY); cv::threshold(gray, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY); // 显示原始图片和处理后的图片 ...
2.构建训练数据 train_x,train_y; train_x中每一个元素为一张图片(cv2.imread()读取的灰度图),train_y 中每一个元素为图片对应的文字在字符字典中的序号; print("train_size:{}".format(len(train_x)))//输出训练集大小 code: defget_char_dict(path):char_dict=[]txt_files=glob.glob(path+'*....
;// 读取图像cv::Matedge,grayImg;cv::cvtColor(img,grayImg,cv::COLOR_BGR2GRAY);// 转灰度图...
在数据集下最重要组成部分就是所谓的波段band,波段可多可少,比如一个RGB真彩色的图像就有3个波段,分别代表红色绿色和蓝色波段,如果是灰度图,那可能就只有一个波段,而很多遥感图像可能就会多于3个波段。 除了波段外,数据集中还含有图像相关的坐标系投影信息,元数据信息等数据。 文件的打开使用的是GDALOpen ( const...