查找所有灰度级中的最大类方差,并返回最大类方差所对应的的灰度级,就是前景与背景的分割阈值。 #include <iostream> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/opencv.hpp" int OTSU(cv::Mat srcImage); const char* WINDOW = "主窗口"; int main() { cv::Mat srcImage, srcGray; c...
计算灰度均值:通过计算灰度图像所有像素值的均值来获取结果。 示例代码 以下是一个完整的Python代码示例,展示了如何使用OpenCV计算图像的灰度均值: importcv2importnumpyasnp# 1. 读取图像image_path='path/to/your/image.jpg'image=cv2.imread(image_path)# 2. 转换为灰度图像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.CO...
首先,确保已经安装了OpenCV库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装OpenCV: pip install opencv-python 复制代码 然后,使用以下代码来计算图像矩阵的平均灰度值: import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算...
然后要计算“平均颜色”,您必须确定您的意思。在灰度图像中,它只是图像中灰度级的平均值。颜色通常通过 3 维向量表示,而灰度级是标量。 平均颜色是所有像素的总和除以像素数。然而,这种方法可能会产生与最突出的视觉颜色不同的颜色。您可能真正想要的是 主色 而不是平均色。 执行 让我们慢慢浏览代码。我们首先导入...
# 计算灰度值 gray_value = int((int(blue) + int(green) + int(red)) / 3) # 更新像素的BGR值为灰度值 image[y, x] = (gray_value, gray_value, gray_value) # 展示修改前后的图像对比 cv2.namedWindow('Original Image', cv2.WINDOW_NORMAL) ...
Opencv中图片的灰度化:将一个像素点的三个颜色变量相等,R=G=B,此时该值称为灰度值。 本文提供的灰度化处理有两种方法(灰度化处理不止这两种) 方法1:直接将原图读成灰度图像 img1=cv2.imread('girl.png',0) 方法2:将原图进行灰度化处理 #灰度化处理2: ...
转化为灰度图 计算DCT:利用Opencv中提供的dct()方法,注意输入的图像必须是32位浮点型,所以先利用numpy中的float32进行转换 缩小DCT:DCT计算后的矩阵是32 * 32,保留左上角的8 * 8,这些代表的图片的最低频率 计算平均值:计算缩小DCT后的所有像素点的平均值。
接着讲述一个应用直方图的案例,通过直方图来判断一幅图像是黑夜或白天。常见的方法是通过计算图像的灰度平均值、灰度中值或灰度标准差,再与自定义的阈值进行对比,从而判断是黑夜还是白天[3-4]。 灰度平均值:该值等于图像中所有像素灰度值之和除以图像的像素个数。
在opencv里面函数(注意输入的一定是三通道8位图像): opnecv中的分水岭必须一开始就添加标记,未知区域的标记为0,其它都应该标记为正值。 这个函数的输出里区域的边界被置为-1,或者说水坝位置被置为-1。 下一讲将会给出opencv中的一个例子,虽然也是官方的,不过里面是有我自己的思考和尝试的。