// 计算 45 度灰度共生矩阵 void getGLCM45(VecGLCM &src, VecGLCM &dst, int imgWidth, int imgHeight); // 计算 135 度灰度共生矩阵 void getGLCM135(VecGLCM &src, VecGLCM &dst, int imgWidth, int imgHeight); private: int m_grayLevel; // 将灰度共生矩阵划分为 grayLevel 个等级 }; 1. ...
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...
opencv 二值图转换为灰度图 图像阈值 在Opencv中调用threshold()函数: ret, dst = thresshould(src, thresh, maxval, typr) 1. 四个参数分别是: src 输入的原图 thresh 阈值 # 一般是127 maxval 指定最大阈值 #一般为255 type 指定二值化操作类型 二值化的类型有: THRESH_BINARY # 超过阈值取最大值,否...
//如果键盘1被按下,效果图在灰度图和彩色图之间转换 case '1': if (g_bIsColor) {//若原来为彩色图,转换为灰度图,并将掩膜mask所有元素设置为0 cout << "键盘‘1’按下,切换彩色/灰度模式,当前操作将【彩色模式】切换为【灰度模式】" << endl; cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY)...
1.3.1 OpenCV直接灰度化 下面的这种方法,在读取图片的时候,直接将图片转化为灰度化: 1 2 3 import cv2 img = cv2.imread(photo_file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 得到的img是一个函数。 1.3.2 OpenCV先读取再灰度化 下面的方法,先读取图片,然后再转化为灰度图。
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 ...
2.读取单通道灰度图及处理 #读取图片 color_img = cv.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/New_Study/IMAGE/flower.jpg") print(color_img.shape) cv.namedWindow('color_img',cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow("Flower",color_img) 1 2 3 4
将图像转换为灰度图 显示图像 通过上面的代码,我们可以实现对一张图像进行读取,并将其转换为灰度图像,然后显示出来。这只是图像处理中的一个简单示例,OpenCV 还提供了更多功能,如图像平滑、形态学操作、图像金字塔等,可以满足不同场景下的需求。 二、目标检测 ...
第一个参数 src 指原图像,原图像应该是灰度图。 第二个参数 x 指当像素值高于(有时是小于,根据thresholdType决定)阈值时应该被赋予的新的像素值 第三个参数 adaptive_method 指: CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 第四个参数 threshold_type 指取阈值类型:必须是下者之一• CV...
#读取图像并转为灰度图 image=("") gray=(image, _BGR2GRAY) #阈值化处理 _, threshold=(gray,127,255, _BINARY) #查找轮廓 contours, _=(threshold, _EXTERNAL, _APPROX_SIMPLE) #遍历每个轮廓 forcontourincontours: #绘制轮廓 (image, [contour],-1, (0,255,0),2) #计算轮廓面积 area=(contour...