在转换过程中,经常采用的技术是灰度级-彩色变换,意思就是对黑白图像上的每一个像素点,取得该点的灰度值并送入三个通道经过实施不同的变换,产生相应的R、G、B的亮度值,即所求彩色图像对应像素点的彩色值,具体变换公式很多,我采用的是最常用的一种,变换曲线图如下: 上图中,三个图分别代表了三个变换通道,R、G...
想象一下,将图1中的灰度图输入进去,出来的竟然是图2这种的彩色图,也太不可思议了,可事实是我想多了。 图1 lena_gray 图2 lena_rgb 首先看看彩色图是怎么转换成灰度图的,先读入照片 import cv2 import numpy as np img_rgb = cv2.imread(r'..imagelena_rgb.jpg') 1. 2. 3. 这里采用了三种方式将R...
在程序的早期,我使用gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)从 RGB 转换为灰度,但返回时我很困惑,函数backtorgb = cv2.cvtColor(gray,cv2.CV_GRAY2RGB)给出: AttributeError:“模块”对象没有属性“CV_GRAY2RGB”。 下面的代码似乎没有以绿色绘制轮廓。这是因为它是灰度图像吗?如果是这样,我可以...
1. 图片灰度化; 2. 遍历Mat,统计各灰度级的像素个数; 3. 根据opencv画点线函数,绘制坐标轴及像素分布图 源码(编译环境:VS2017+OpenCV) 补充:三通道直方图(即RGB彩色图象直方图在后面) 1#include <iostream>2#include <string>3#include <algorithm>4#include <opencv2/opencv.hpp>5#include <opencv2/imgpro...
其中c是常数,并假设r大于等于0. 对数变换将输入中灰度范围较窄的低灰度值映射为输出范围较宽的高灰度值;我们使用这种变换来扩展图像中的暗像素值,同时压缩更高灰度级的值。反对数变换的作用刚好相反。 伽马变换 伽马变换公式如下: 伽马变换与对数变换类似,都能够调整图像的输出灰度级;区别在与通过调整γ值我们就能...
1.1 灰度反转 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。 $$ S = L -1-r (r \subset [0,L-1]) $$ 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。
一种常见的方法是加权平均灰度处理,这种效果是最好的。是将RGB三个分量求和再取平均值,但更为准确的方法是设置不同的权重,将RGB分量按不同的比例进行灰度划分。比如人类的眼睛感官蓝色的敏感度最低,敏感最高的是绿色,因此将RGB按照0.299、0.587、0.114比例加权平均能得到较合理的灰度图像,如公式所示: ...
有色差是正常的,需要进行格式转换。因为matplotlib显示图像是以RGB格式进行显示,所以我们需要对图像进行格式转化,从BGR通道转为RGB通道格式,这样显示出来才不会有色差。
result)cv.waitKey(0)3 # 6#灰度: R=G=B 去 max#求RGB里的最大颜色作为灰色,image = cv.imread('c:\\meiping1.png',1)image = cv.imread('c:\\map.png',1)rows, cols, channel = image.shaperesult = np.zeros((rows, cols, 3), np.uint8)for i in range(rows...