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...
cv2.resizeWindow('img',1920,1080) # 二值化操作是对灰度图像操作,把图像转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 自适应阈值二值化只返回一个值,即二值化后的结果 dst = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,3,0) # 展示 cv2....
上述代码逐个像素点计算灰度值,然后用灰度值代替RGB三个通道的值,得到灰度图像并显示出来。值得注意的是,这种方法虽然简单易懂,但计算每个像素点的灰度值,效率较低,不适用于处理较大的图像。在实际中,我们可以使用OpenCV提供的函数来实现灰度处理,以提高程序的执行效率。 注意:灰度图像在Python中数据类型是numpy的uint...
导入OpenCV库: 首先,我们需要导入OpenCV库。在Python中,这可以通过import cv2来实现。 读取图像并转换为灰度图: 使用cv2.imread()函数读取图像,并使用cv2.cvtColor()函数将其转换为灰度图。 应用二值化阈值处理: 使用cv2.threshold()函数对灰度图像进行二值化处理。这个函数需要指定一个阈值,当像素值高于(或低于,取...
一、图像二值化基本原理: 对灰度图像进行处理,设定阈值,在阈值中的像素值将变为1(白色部分),阈值为的将变为0(黑色部分)。 二、图像二值化处理步骤: (1)先对彩色图像进行灰度化 //img为原图,imgGray为灰度图cvtColor(img, imgGray, CV_BGR2GRAY); ...
图像二值化是将图像中的像素点设置为0或255,从而实现黑白效果的过程。通过适当的阈值选取,可以将灰度图像中的像素分为两类,一类被认为是前景(目标),另一类被认为是背景。这样可以使图像数据量减小,同时凸显出目标的轮廓。 相关概念 「二值图像」(Binary Image)是一种只包含两种颜色(通常是黑色和白色)的图像。在...
在OpenCV的世界中，图像灰度化和二值化是两种基础但关键的图像处理步骤。灰度化是将彩色图像简化为单通道的灰度图像，OpenCV的cvtColor函数就是这个过程的得力助手，常见的转换方法有平均值法、加权平均法或遵循ITU-R建议的方式。例如，使用平均值法实现灰度化，通过cvtColor函数将image转成gray_image：而对于...
opencv还提供了非常多方式,我这边就不一一举例了。 图像的二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255。也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。 灰度处理后就能够二值化了,这是方便图像处理的重要步骤,但貌似不适合对颜色有要求的图像处理,对轮廓有要求的比較有效。
二值化处理 cv::Mat gray;cv::cvtColor(image,gray,CV_BGR2GRAY);// 转换成灰色//6.使用灰度后的IplImage形式图像,用OSTU算法算阈值:thresholdIplImage grey=gray;unsignedchar*dataImage=(unsignedchar*)grey.imageData;intthreshold=Otsu(dataImage,grey.width,grey.height);printf("阈值:%d\n",threshold);...
1.图像的灰度化 相关API: 注: 1.API实现的功能:converts image from one color space to another 2.RGB图像的灰度化只是这个API功能的一部分; 实验代码: #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() {