再来看一下之前忽略的函数部分: 其中c(I)也就是累计概率函数,1/N*h(I)就是密度概率 我们要做的就是如下几步: 1.获取图像的灰度信息. 2.获取像素值的密度概率 3.根据密度概率求出累计概率 4.将累计概率*255完成最终映射 至此原理部分结束. 程序部分 #include<opencv.hpp> #include<iostream> using namespa...
# 1. 图像读取: # - `cv2.imread('image.jpg')`:使用 `imread` 函数读取图像,路径为 `image.jpg`。如果读取失败,会返回 `None`。 # 2. 图像灰度化: # - `cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`:将读取的 BGR 图像转换为灰度图像。OpenCV 默认读取的图像是 BGR 格式,而不是 RGB 格式。 # 3...
彩色图像 (Color image)：彩色图像主要分为两种类型，RGB及CMYK。其中RGB的彩色图像是由三种不同颜色成分组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。而CMYK类型的图像则由四个颜色成分组成：青C、品M、黄Y、黑K。CMYK类型的图像主要用于印刷行业。将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的...
在OpenCV中,以下哪个函数用于将彩色图像转化为灰度图像? A. cv2.cvtColor() B. cv2.GaussianBlur() C. cv2.medianB
#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc,char** argv) { Mat img1, img2,img3,img1_1; img1 = imread("D://images//4.jpg"); if (img1.empty()) { cout <<"could not load images..." << endl; return...
double C) /* * src:待二值化的图像,图像只能是CV_8UC1数据类型 * dst:二值化后的图像,与输入图像具有相同的尺寸,数据类型 * maxValue:二值化的最大值 * adaptiveMethod:自适应确定阈值的方法, * 分为均值法ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C和高斯法ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C两种 ...
C++: void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C) InputArray src:源图像 OutputArray dst:输出图像,与源图像大小一致 int adaptiveMethod:在一个邻域内计算阈值所采用的算法,有两个取值,分别为ADAPTIVE_THRESH_MEAN_...