(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输出到硬盘文件,bmp格式; 5.查看图片是否彩色转灰度成功。 代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int ...
先构造色标:(若灰度从0-255,对应R:0-255;G:255-0;B:255-0)for(i = 0; i < 256...
自适应阈值二值化C语言实现:[3] #include"stdlib.h"#include"stdint.h"typedefuint8_tgray_t;/*** @brief: 获取积分图像** @param: *gray_img灰度图像数组首地址* @param: *sum 保存积分图像数组的首地址* @param: width 灰度图像宽度* @param: height 灰度图像高度** @date: 2022-12-20 created by...
MFC数字图像处理(BMP格式读取 保存 DFT FFT 直方图 色调均化 缩放 模糊 锐化 滤镜 形态学处理 曲线 裁剪 灰度图 彩色图 自动阈值) 使用MFC在VS2013编写的数字图象处理软件,能够实现相当强大的功能。 BMP格式读取 保存 DFT FFT 直方图 色调均化 缩放 模糊 锐化 滤镜 形态学处理 曲线 裁剪 灰度图 彩色图 自动阈值...
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。
unsigned char image_dest[3][H][L],柱状色标保存在unsigned char color[256][3]中。则:先构造色标:(若灰度从0-255,对应R:0-255;G:255-0;B:255-0)for(i = 0; i < 256; i++){ color[i][0] = i;color[i][1] = 255 - i;color[i][2] = 255 - i;} 上色:f...
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: ...
单通道图 俗称灰度图,每个像素点只能有有一个值表示颜色,它的像素值在0到255之间,0是黑色,255是白色,中间值是一些不同等级的灰色。 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import paddle from PIL import Image img = Image.open('lena-gray.jpg') ...
// 转换为灰度图 Mat mImGray = image.clone(); // 深拷贝避免修改原始数据 cvtColor(mImGray, mImGray, COLOR_RGB2GRAY); // 转换为灰度图像 vector<KeyPoint> keypoints; // 存储特征点 torch::jit::script::Module module = torch::jit::load('SiLK.pt', torch::kCUDA); // 加载 SiLK 模型 ...
//将24位真彩图灰度化并保存 FILE *fp1 = fopen("gray.bmp", "wb"); if (fp1 == 0) return 0; int LineByte1 = (bmpWidth * 8 / 8 + 3) / 4 * 4; //修改文件头,其中有两项需要修改,分别为bfSize和bfOffBits BITMAPFILEHEADER bfhead; ...