深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程，在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。FloydHub是个YC孵化的创业公司，号称要做深度学习领域的Heroku。它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具，用户可以按时长租用，训练自己的机器学习模型。免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间，用上
正常一个图像分为 R、G、B、三个通道，彩色照片中的每个像素值（生活中的某一中颜色）都是由不同R、G、B的值组合在一起的，比如下面这种： 而 图片去色之后变成灰度图，也就是我们所常见的黑白照片，其实生活中所谓的 "黑白照片"有一定的歧义，仔细观察会发现里面会参杂着不同程度的灰色： 真正意义上的 黑白照片 中只有黑色跟白色，要么是白色，要么是黑色；把一张灰度图变成这样的 黑白
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2024-05-28 13:31:03
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Task03-CV彩色空间互转1 学习内容2 算法理论介绍与资料推荐2.1 RGB与灰度图互转2.1.1 平均法2.1.2 最大最小值平均法2.1.3 加权平均法2.2 RGB与HSV互转2.2.1 RGB2HSI2.2.2 HSI2RGB3 代码实践3.1 调用OpenCV实现 1、现在初期的目标就是做一个简单的掉包侠；我也虽然知道原理，但是总感觉：用代码表达出来很困难； 2、图像彩色空间
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2024-03-28 21:46:54
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OpenCV—彩色空间互转1. 简介图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间，所以图像彩色互转是十分重要和关键的。2. 内容介绍1.相关颜色空间的原理介绍 RGB与灰度图互转 RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。
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2024-04-06 01:01:26
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小知识：反色反色原理很简单，在一个rgb色彩空间中，可将任何一种颜色看成笛卡尔坐标中的一个点，对于任意点，反色就是计算以（128， 128，128）为中心时该点的对称点，比如rgb(100, 150, 200)对应的反色就是rgb(155, 105, 55)。 OpenCV优化：图像的遍历4种方式 我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点
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2024-04-22 11:32:20
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已经很久没有写过博客，原因是有段时间没整Caffe了。今天心血来潮，微调一个网络，结果困难重重。哎，三天打鱼，两天晒网果然不行。废话少说，直接上干货。 首先是我的目的是微调网络，原始训练数据是单通道灰度图，因此微调时输入的数据也必须是单通道灰度图，否则出现以下错误： 我遇到的问题是，我的数据明明已经用opencv把
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2024-09-06 09:33:16
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继上文：三、图像翻转变换 在OpenCV中提供了flip()函数用于图像的翻转，该函数的原型如下：void cv::filp(InputArray src,
OutputArray dst,
int flipCode
)src：输入图像。dst：输出
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2024-02-18 20:28:12
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图像的几何变换是图像处理的基础之一，通过几何变换不仅可以产生一些特殊的效果，而且可以简化图像处理过程和分析程序。图像的几何变换最重要的特征是仅改变像素的位置，而不改变图像的像素值。图像的几何变换按性质可以分为图像的位置变换(平移、镜像、旋转)、图像的形状变换(放大、缩小、错切)等基本变换,以及图像的复合变换等。缩放原理:设原图像中的点 (,) 按一定比例缩放后，在新图像中的对应点为 P(x,y),
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2024-02-29 22:05:11
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创建黑白图
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
def main():
# 创建一个1024x1024的数组，所有元素都是0
image_array = np.zeros((1024, 1024), dtype=np.uint8)
# 将NumPy数组转换为PIL图像
image = Im
一、函数简介1、warpAffine—图像放射变换(平移、旋转、缩放)函数原型：warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None)src：原图像矩阵；M：变换矩阵；dszie：图像尺寸(大小)其它参数默认即可。2、flip—图像翻转函数原型：flip(src, flipCode, ds
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2024-04-07 10:55:02
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图像处理——图像变换
操作环境：windows10系统，spyder3 编辑器，python3语言。定义：通过对图像进行各种便函，逐点改变源图像像素灰度值的相关方法。目的： 改善画质。主要内容：图像的线性变换与非线性变换，主要为图像反转，对数变换等，图像的直方图均衡，图像的二值化处理。一、图像反转 令r为变换前的灰度，s为变换后的灰度，则线性变
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2023-12-18 18:07:06
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1.1 数字图像与图像处理1.1.1 图像 1. 图像的类型 从结构上来看，最基本的图像是黑白灰阶图像，它可以看作光强度的二维函数，黑白图像像素的光强度通常称为灰度，灰度可在最亮值和最暗值之间取值。 &nbs
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2024-07-03 06:00:21
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# Android OpenCV 彩色图像转黑白的实现
在很多计算机视觉应用中，我们可能需要将彩色图像转换为黑白图像。这个过程不仅可以减少计算量，还能帮助提取图像中的重要特征。本文将介绍在Android上使用OpenCV库将彩色图像转为黑白图像的过程，并提供相关代码示例。
## 流程概述
在进行彩色图像到黑白图像的转换时，一般遵循以下步骤：
1. **读取图像**：通过OpenCV读取彩色
原创
2024-09-22 07:33:03
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读入数字图像:cv2.imread(所需读入的图像的完整路径(若图像在程序下的文件夹下也可直接输入图像名称),读入图像的形式)读入图像的形式:cv2.IMREAD_CDLOR(也可写'1'):加载彩色图像,忽略透明度cv2.IMREAD_GRAYSCALE(也可写'0'):以灰度模式加载图像.cv2.IMREAD_UNCHANGED(也可写'-1'):保留读取图片原来的颜色通道.OpenCV中读入
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2024-06-25 15:11:47
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图像着色 使用OpenCV,深学习进行黑白 图像着色在本教程中，您将学习如何使用OpenCV，深度学习和Python对黑白图像进行着色。 图像着色是获取输入灰度（黑白）图像然后产生输出彩色图像的过程，该输出彩色图像表示输入的语义颜色和色调（例如，在晴朗的晴天，海洋必须是合理的“蓝色”） – 它不能被模型着色为“粉红色”。 以前的 图像着色 方法有：依赖于重要的人际互动和注释产生去饱和着色我们今天在
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2024-08-21 10:48:53
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1.API和相关知识1.convertToconvertTO
数据类型转换
本文采用了第一种传参方式
共2个参数
第1个参数 输入
第2个参数 将要转换的数据类型（查阅文档可知）2.normalizenormalize
归一化，归一指归为同一范围
共7个参数
第1个参数 输入
第2个参数 输出
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2024-04-03 08:48:08
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opencv 提供了cvtColor()函数，用于在图像中不同的色彩空间进行转换，用于后续处理。在使用cvtColor之前首先需要了解下基本的图像色彩模式，色彩模式决定了打印或显示的图片颜色。图像色彩模式 位图模式 位图模式是图像中最基本的格式，图像只有黑色和白色像素，是色彩模式中占有空间最小的，同样也叫做黑白图，它包含的信息量最少，无法包含图像中的细节，相当于只有0或者1一副彩色图如果要转换
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2023-11-01 21:03:23
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cvtColor函数1.函数原型void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 )This function only supports YUV420 to RGB conversion as of now.2.函数功能cvtcolor()函数是一个颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV，HSI等
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2024-03-26 16:03:08
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⚠️这个系列是自己瞎翻的，文法很丑，主要靠意会，跳着跳着捡重要的部分翻，翻错了不负责，就这样哈。⚠️基于3.4.3，Changing Colorspaces，附原文。目标 在这个教程中，你会学到如何把图像从一个色彩空间改变到另外一个。比如BGR ↔ Gray，BGR ↔ HSV等等。除此之外，我们还将创建一个提取视频中彩色对象的应用程序。你会学到以
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2024-03-15 14:11:23
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K210基础实验—彩图、灰度图像和黑白图像使用设备ZTFR开发板理论彩图、灰度图像和黑白图像转灰图方法示例代码转黑白图方法示例代码 使用设备ZTFR开发板理论同一种颜色，色彩的鲜艳程度（浓度）不同，会呈现出不同的显示效果。 我们把色测的鲜艳程度（浓度）称为色彩饱和度。灰度图像是指以黑色为基准色，包含不同色彩饱和度黑色的图像。 灰度图像使用0-255来表示颜色值，255表示白色，0表示白色数值越小
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2024-04-01 08:48:44
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