即对数变换可以拓展低灰度值而压缩高灰度级值,让图像的灰度分布更加符合人眼的视觉特征。 假设r≥0,根据上图中的对数函数的曲线可以看出:对数变换,将源图像中范围较窄的低灰度值映射到范围较宽的灰度区间,同时将范围较宽的高灰度值区间映射为较窄的灰度区间,从而扩展了暗像的值,压缩了高灰度的值,能够对图像中低...
的线性变换,可以将输出图像的灰度级拉伸到[100,200],灰度级范围有所增加,从而提高了对比度;2、而如果令 ,则输出图像的灰度级会压缩到[25,50],灰度级范围有所减小,则降低了对比度。 (这就是为什么我们拿到彩色图像以后往往会转化为灰度图进行处理,这位这样相当于只要处理一个通道。如果是三通道,原理是一样的) ...
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...
不是,因为这样对于提高性能和速度没有意义,它只影响了卷积神经网络的第一层而已,后续层的计算量和参数量没有丝毫影响,这样的影响等同于没有,如果真的考虑性能和速度,直接更改模型更可靠。 附:python将灰度图转换为RGB彩色图 fromPILimportImageimportos path =r'图片存储的路径'newpath =r'转换后存储图片的路径'...
OpenCV 将灰度图转为彩色图 使用opencv将一幅灰度图转为彩色图。 使用函数:cvtColor(); 1Mat imgGray= imread("gray.jpg",0);2Mat imgRGB;3cvtColor(imgGray, imgRGB, COLOR_GRAY2RGB); 说明:输入图像gray.jpg是单通道,8bit图像。 如此简单的过程,还折腾了一会,主要原因是:...
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...
公式很容易看出,均衡化后的图像灰度级都是在0～L-1分布的,所以均衡化后的直方图具有展开输入图像直方图的趋势,所以均衡化之后的图像灰度级会跨越更大的灰度范围,最终结果便是增强了对比度。 以上是直方图均衡化,直方图均衡化是一种自动化的不需要更多的参数可以完成的图像增强技术,需要自动增强的时候,这是一种好的...
在OpenCV中,常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR2HSV、CV_BGR2XYZ、CV_BGR2HLS等。 下面是调用cvtColor()函数将图像进行灰度化处理的代码。 #encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取原始图片 src = cv2.imread('miao.png')...
转换灰度图代码如下: importcv2# pathpath='./7_1.jpg'# 读取图片src=cv2.imread(path)# 图片展示窗口名称window_name='Image'# BGR 转换成灰度图image=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow(window_name,image)cv2.waitKey() 20210101142403929[1].png ...
所以答案不能。但理论上是可以实现的，需要用到机器学习，但这个又是另外一个领域的知识。从零开始实现...