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...
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...
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 // Truncate values above 100. cvThreshol...
cvtColor(img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY);:将 BGR 彩色图像 img 转换为灰度图像,并将结果保存在 gray_img 中。灰度图像只包含亮度信息,每个像素的值表示原始彩色图像中相应像素的亮度级别。 cvtColor(img, ycrcb_img, COLOR_BGR2YCrCb);:将 BGR 彩色图像 img 转换为 YCrCb(亮度、红色差、蓝色差)颜色空间,...
#include <opencv2\imgproc\types_c.h> using namespace cv; Mat SrcImage; //创建三个图像 Mat GrayImage; Mat BinaryImage; /* * threshold 方法是通过遍历灰度图中点,将图像信息二值化,处理过后的图片只有二种色值。其函数原型如下: double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, doub...
首先是RGB2GRAY,也就是彩色图转灰度图的算法。RGB值和灰度的转换,实际上是人眼对于彩色的感觉到亮度感觉的转换,这是一个心理学问题,有一个公式:Grey = 0.299R + 0.587G + 0.114B。直接计算复杂度较高,考虑优化可以将小数转为整数,除法变为移位,乘法也变为移位,但是这种方法也会带来一定的精度损失,我们可以根据...
首先，我们需要将彩色图片转化为灰度图。具体操作是加载图像并设置第二个参数为0，代码如下：IplImage* pImg = cvLoadImage("C:\\1.bmp", 0);这一步完成后，图像就已经是灰度图了。接下来，我们进行二值化处理，这一步通过cvThreshold函数实现。二值化设置阈值，将低于该阈值的像素设置为0，高于该...
RGB -> GRAY 注意RGB可以转灰度,灰度不能转RGB 转换公式:gray = 0.299 x R + 0.587 x G + 0.114 x B RGB -> HSV RGB转HSV公式为 OpenCV提供了函数cv.cvtColor()可以将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。 cv.cvtColor(src, code [, dst, dstCn]]) → dst ...
1 灰度化原本认为没什么可做的函数已转就ok，实际在操作过程中，还是有很多变化和不同，先给出4中灰度化方法代码供编程参考。先来张源图。2 #1# 利用 cvtColor转换image = cv.imread('c:\\meiping1.png',1)gary = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow('gary1', ...