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。 #...
灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。 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...
1.读入正常图像并进行灰度化处理 #读入原始图像 img=cv2.imread('test.jpg') #灰度化处理 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 图片的灰度化:将一个像素点的三个颜色变量相等,R=G=B,此时该值称为灰度值 直接调用opencv中的函数,读入的图片可以与代码文件放在一起这样可以省略输入图片路径。 2.对灰度...
不够灵活,将原始图像中的灰度值不加区别的扩展。 在实际应用中: 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...
Img_cat = cv2.imread('cat.jpg') b,g,r = cv2.split(Img_cat) # 对用cv2读取的数据进行切片,BGR plt_img_cat = cv2.merge([r,g,b]) # 将BGR格式转换为RGB格式,用于plt的图片预览 gray_cat = cv2.imread('gray_cat.jpg') # 超过阈值部分取maxval(最大值),否则取0 ...
利用python如何读取、保存、二值化、灰度化图片呢?如何利用opencv来处理图片呢? 先说说处理图片有三种方式 一、matplotlib 二、PIL 三、opencv 下面来依次描述。 一、matplotlib # 1、显示图片 import matplotlib.pyplot as plt #plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg #mpimg 用于读取图片 ...
上面直接对图像做分水岭得到的边界比较差,我们可以事先对图像做滤波处理,这是可以的。 这种方法有点类似于局部分水岭,先把图像分成若干个小块,然后对这些若干个小块再用分水岭算法。 在opencv里面函数(注意输入的一定是三通道8位图像): opnecv中的分水岭必须一开始就添加标记,未知区域的标记为0,其它都应该标记为...
OpenCV中有一些函数，尤其是在calib3d模块中，如CV :: projectPoints函数,可以将 2D或3D像素点值转换成...
python cv2 灰度图 重心 opencv灰度图像二值化处理,图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255,也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。进行二值图像的处理与分
在加载图像时直接处理 IplImage* Igray=cvLoadImage("test.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);得到的图像就是单通道的，也能够用这个函数：CVAPI(void) cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );code=CV_BGR2GRAY;opencv还提供了非常多方式，我这边就不一一举例了。