image); // 在窗口中显示图片cvtColor(image, resImage, CV_RGB2GRAY);//把图片转化为灰度图 //把图片写入到图片中imwrite("C:\\Users\\lidabao\\Desktop\\Lena1.bmp", resImage);namedWindow("灰度图", WINDOW_AUTOSIZE); // 创建一个窗口imshow("灰度图", resImage); // 在窗口...
先进行灰度化，IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化，然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了，125那里是你所用的阈值，这就是最简单的二值化，你要用ostu，或者别的高级一点的，就要自己写函数了 ...
设置为11,说明我们对11×11邻域内的像素点综合考虑计算局域内的自适应阈值。 最后一个参数是一个常数项C,计算得出邻域内的均值或加权平均后减去该常数获得阈值,该常数可以为负值。 【需要注意的是,对于自适应阈值化操作,最关键的参数是邻域大小blockSize与选择从均值或加权平均中减去的常数C】 自适应阈值化完成后,...
灰度图的数据可以看成是二维数组,元素取值为0~255,其中,1为黑色,255为白色,从0到255逐渐由暗色变为亮色。 灰度图转换(ITU-R 601-2亮度转换): L = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000 R,G,B为最低维的数据, 显示灰度图时,需要在imshow中使用参数:cmap=‘gray’ 代码解读 x = np.d...
在OpenCV中,将灰度图像转换为彩色图像通常意味着我们需要将灰度值复制到彩色图像的每个通道中,从而创建一个看起来仍然是灰度但实际上是三通道(彩色)的图像。这里,我们可以使用OpenCV的Python库来实现这一过程。以下是根据您的提示,分点回答并包含代码片段的详细步骤: 1. 读取灰度图像 首先,我们需要读取一个灰度图像。
OpenCV将灰度图转为彩⾊图 使⽤opencv将⼀幅灰度图转为彩⾊图。使⽤函数：cvtColor();1 Mat imgGray= imread("gray.jpg",0);2 Mat imgRGB;3 cvtColor(imgGray, imgRGB, COLOR_GRAY2RGB);说明：输⼊图像gray.jpg是单通道，8bit图像。如此简单的过程，还折腾了⼀会，主要原因是：刚开始读⼊...
流程图如下: ```mermaid graph LR A(开始) --> B(导入库) B --> C(读取灰度图) C --> D(转换为彩色图) D --> E(保存图像) E --> F(结束) ``` 步骤 | 代码 | 说明 --- | --- | --- 1 | `import cv2` | 导入OpenCV库 2 | `gray_img = cv2.imread('gray_im ...
流程图如下: ```mermaid graph LR A(开始) --> B(导入库) B --> C(读取灰度图) C --> D(转换为彩色图) D --> E(保存图像) E --> F(结束) ``` 步骤 | 代码 | 说明 --- | --- | --- 1 | `import cv2` | 导入OpenCV库 2 | `gray_img = cv2.imread('gray_im ...