前面讲述了调用OpenCV中cvtColor()函数实现图像灰度化的处理,接下来讲解基于像素操作的图像灰度化处理方法,主要是最大值灰度处理、平均灰度处理和加权平均灰度处理方法。 1.最大值灰度处理方法 该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量中的最大值,公式如下: 其方法灰度化处理后的灰度图亮度很高,实现代码如下。 #...
在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值。 0x01. 灰度化的方法 1. 分量法 将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度图像。 F1(i,j) = R(i,j) F2(i,j) = G(i,j) F3(i,j) = B(i,j) 代码示例: 代码语言:javascri...
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...
为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常需要局部扩展某一范围的灰度值; 对不同范围的灰度值进行不同程度的扩展。 举例: 设图像的整个灰度范围比较宽,为[0, M],但感兴趣的某两个灰度值之间的动态范围较窄,为[a, b]。采用灰度分段线性变换来扩展感兴趣的[a, b]区间。具体情况有两种,对应的变换关系如下图所示。
1、灰度的线性变换 灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:f(x)=a*x+b 其中参数a为线性函数的斜率,b为线性函数的在y轴的截距,x表示输入图像的灰度,f(x)表示输出图像的灰度。
cv2.threshold 是OpenCV库中用于图像二值化的函数。它可将灰度图像中的像素值转换为二进制像素值,将图像分成两个部分:前景(白色像素)和背景(黑色像素),以便进行目标检测、分割、特征提取等任务。cv2.threshold 函数的基本语法如下: retval,threshold=cv2.threshold(src,thresh,maxval,type[,dst]) ...
#导入opencv的python版本依赖库cv2importcv2 #使用opencv中imread函数读取图片, #0代表灰度图形式打开,1代表彩色形式打开 img=cv2.imread('split.jpg',1)print(img.shape)#print(img)打印图像的数组 显示图像cv2.imshow() 代码语言:javascript 复制 cv2.imshow() ...
官网:https://opencv.org/android/ sdk下载:https://github.com/opencv/opencv/releases PS:本文下载的版本是opencv-4.10.0-android-sdk.zip 灰度图处理的思路 分四部 1、创建与原图宽高一样的bitmap 2、在ndk里将bitmap转成c++的mat对象 3、对mat对象进行灰度操作 ...
故而我们选择学习OpenCV,我们来一步步的学习OpenCV。 环境 在这里我们不仅仅需要cv2的环境,还需要numpy的环境,故而需要我们单独安装一下: pip install numpy win的环境与CentOS的有些区别,是库的区别,我本地是华为的库,CentOS是CSDN库,都能用。 灰度图 ...
解决:这个问题查了好久,有方案说去就版本里面下载opencvInfo.so,我下载了3.4.0里面还是没有这个so,更老的版本没有下载成功。 所以还是按照各自版本的步骤来配置吧,应该就不会有这个问题。 使用OpenCVLoader.initDebug()的方式也会报这个错,但是灰度化是有效的。使用System.loadLibrary("opencv_java4"),不会有这个...