1.首先将彩色图像转化为灰度图像: (cv库中有直接读灰度图的操作,下面是算法思想,毕竟搞懂原理还是好一点) 灰度图像是指在RGB模型中,当R=G=B时,彩色表示一种灰度颜色,其中R(或G、B)的值叫做灰度值[1],灰度值的取值范围为0~255,其中灰度值为0时表示黑色,为255时表示白色,中间的值代表不同程度的灰色。将彩...
//将图像img(第一个参数)变换为图像output_img(第二个参数)voidimageLogTrans(cv::Matimg,cv::Mat&output_img){//遍历img的所有像素,按照s=c·ln(1+r)这一映射一一进行灰度变换for(introw=0;row<img.rows;row++){//img.rows返回图像img的行数for(intcol=0;col<img.cols;col++){//img.cols返回图...
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...
图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。彩色图像通常包括R、G、B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色,其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度,灰度值大的像素点比较亮,反之比较暗,像素值最大为255(表示...
1、灰度变换的基本概念 灰度变换指对图像的单个像素进行操作,主要以对比度和阈值处理为目的。其变换形式如下: s=T(r) 其中,T是灰度变换函数;r是变换前的灰度;s是变换后的像素。图像灰度变换的有以下作用: 改善图像的质量,使图像能够显示更多的细节,提高图像的对比度
本节为opencv数字图像处理(1):灰度变换与空间滤波的第一小节,灰度变换函数,主要包括:图像反转、对数变换、伽马变换、分段线性变换函数(包括对比度拉伸、灰度级分层和比特平面分层)及其C++代码实现。 1 图…
灰度反转是一种线性变换,是将某个范围的灰度值映射到另一个范围内,一般是通过灰度的对调,突出想要查看的灰度区间。 比如在以下胸片图像中提取白色絮状形状,在黑色背景下看的不太明显,就可以使用灰度反转增强图像的可视化效果。 灰度反转.jpg output_img=input_img.clone();for(inti=0;i<input_img.rows;i++){...
1、可以变成灰度图也可以不变。这里假设你的图像都是IPL_DEPTH_8U类型。2、如果变成灰度图，就是单通道图像，获取的就是每一个像素点的灰度值。IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 0);for (int i = 0; i < img->height; i++){ for (int j = 0; j < img->width; j++){ ...
几乎绝大部分图像操作的前置处理都会把rgb彩色图转为灰度图,然后再进行二值化操作等等。opencv读取图像,一般都是彩色图,即包含bgr三通道,而灰度图则只包含一个通道,只含亮度信息,不含色彩信息的图象,就象我们平时看到的黑白照片:亮度由暗到明,变化是连续的。因此,要表示灰度图,就需要把亮度值进行量化。通常划分成...
OpenCV中有一个模块是彩色图像转为灰度图像的,基于API是cvtCOLOR,我这里就直接裸奔了一下,其实更好的方法应该是基于查找表与像素映射,可以获得极高速度优势!我这里就简单的用python演示了一下,代码实现如下: import cv2 as cv import numpy as np def lut(weight): ...