# 使用OpenCV实现Android中的灰度图转换
在本篇文章中，我们将详细介绍如何在Android应用中使用OpenCV库将彩色图像转换为灰度图像。我们将逐步带你完成整个过程，确保你能够理解每一步所需的代码实现。
## 任务流程
首先，我们来看看任务的整体流程，分为几个步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------
现在有一张16bit深度的图像，如果不使用PS或者其他工具的话，是很难直接获取到图像里储存的信息的。如下。
直接在Window里打开一张16位tif格式的图片如果能将16位转换成8位的话，就能正常显示了。原理
一张16位的图像，意思是一张图像的每个像素点的像素值都由16位的二进制数表示，每个像素点的颜色有 2^16 = 65536 种可能。
也就是说，图像的颜色区间被划分成了2^16 = 6553
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2023-06-27 21:04:00
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图像类型转换函数表函数名函数功能dither图像抖动，将灰度图变成二值图或将真彩色图像抖动成索引色图像gray2ind将灰度图像转换成索引图像grayslice通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像im2bw通过设定亮度阈值将真彩色，索引色，灰度图转化成二值图像ind2gray将索引图像转化成灰度图像ind2rgb将索引图像转化成真彩色图像mat2gray将数值矩阵转换成灰度图像rgb2gray将
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2024-04-01 11:54:17
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本节为opencv数字图像处理（1）：灰度变换与空间滤波的第一小节，灰度变换函数，主要包括：图像反转、对数变换、伽马变换、分段线性变换函数（包括对比度拉伸、灰度级分层和比特平面分层）及其C++代码实现。
1 图像反转
和
分别表示处理前后的像素值，则应用反转变换可以得到灰度级范围为
的一幅图像的反转图像，由该式给出：
。
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2024-03-21 10:51:57
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图像的基本操作一、图像色彩空间转换1.1 基本知识1.2 创建类1.3 编写主函数1.4 测试结果二、图像对象的创建与复制2.1 什么是Mat2.2 创建空白图像2.3 图像的复制 一、图像色彩空间转换1.1 基本知识色彩空间转换函数：cvtColorCOLOR_BGR2GRAY = 6 //6彩色到灰度
COLOR_GRAY2BGR = 8 //8灰度到彩色
COLOR_BGR2HSV = 4
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2023-11-13 22:22:58
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因为之前参加恩智浦的比赛所以没有时间写第二讲，今天抽出了时间写写第二讲，图片的读取及图片灰度化，下一讲会讲比赛用的最广的单目标识别。图片的读取** 在Opencv中有自己的图片读取函数imread（英文：image read），自动将JPG图片读入，输出为Mat形式 注意这里的Mat和数组是有很大区别的，有兴趣的可百度**** 所以调用图片之前我们需要先建立一个空Mat来承载图片，然后用imrea
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2023-11-03 08:59:39
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一、图像的灰度化处理的基本原理将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理，本文所提到的RGB均为8bit。彩色图像中的每个像素的颜色由R、G、B三个分量组成，而每个分量有256个值可取，一个像素点可以有1600多万（256x256x256）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量中提取的亮度分量，其一个像素点的变化范围有256种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰
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2024-06-29 09:50:01
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目前有多条基于同一时间维度的时序序列经过数据重构后生成了多组二维灰度图，接下来我们的工作就是把这些灰度图合并成一张彩图，JUST DO IT数据预处理由于数据采集时难以避免会有数据传输、传感器的噪声，这里我们要对原始数据进行数据滤波尽可能去除数据噪声。这里外面使用巴特沃斯滤波器进行滤波，传感器的采样频率为50hz,信号本身最大的频率为5hz，截止频率为5hz,则wn = 2 * 5 / 50 =
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2024-10-03 13:05:54
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Imgproc.cvtColor(sshotmat, sshotmatgray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); 更多参数看 public class Imgproc { private static final int IPL_BORDER_CONSTANT = 0, IPL_B
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2016-04-10 18:51:00
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# 如何在Python中使用OpenCV将图像转换为灰度图
在现代计算机视觉中，图像处理是一项重要的技能。将彩色图像转换为灰度图像是许多图像处理任务的基础。本篇文章将指导你如何在Python中使用OpenCV库实现这一目标。
## 流程概述
我们将完成以下几个步骤，将一张彩色图像转换为灰度图像：
| 步骤 | 描述 |
| -------
在图像处理领域，二值图像运算量小，并且能够体现图像的关键特征，因此被广泛使用。将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值，然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理，即将其灰度值与所设置的门限进行比对，从而得到二值化的黑白图。这样一种方式因为其直观性以及易于实现，已经在图像分割领域处于中心地位。本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结，全文描述了作者对每种算法的理解，并基于Ope
返回OpenCV-Python教程在OpenCV中通常使用cvtColor()进行色彩空间的转换，它可以实现彩色图像在各种色彩空间里的转换，也可以用于彩色图像和灰度图像之间相互转换，但是在彩色图像转换到灰度图像后，再用该灰度图转换回彩色图像只是名义上多通道的彩色图像，人眼看到的却不是“彩色”了。下面这个例子展示了这个彩转灰、灰转彩的过程：#vx:桔子code / juzicode.com
impo
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2023-06-29 14:28:51
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OpenCV–图像转化为灰度图、HSV图一、灰度图图像灰度值的概念是什么？ 灰度也可以认为是亮度，简单说就是色彩的深浅程度。实际上在我们的日常生活中，通过三原色色彩深浅的组合，可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多，也就意味着色彩表现力更加丰富，能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度，能显示的颜色就是16*16*16=4096色。不过目前产品256级灰度已经非常地普遍了。
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2024-05-08 22:39:19
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Opencv入门系列三主要内容：色彩空间类型色彩空间之间的转换实例分析HSV色彩空间标记特地颜色1.色彩空间类型RGB色彩空间GRAY色彩空间（灰度图像）XYZ色彩空间YCrCb色彩空间HSV色彩空间HLS色彩空间CIELab*色彩空间CIELuv色彩空间Bayer色彩空间不同的色彩空间擅长处理不同的问题。1.1 Gray色彩空间GRAY：灰度图像，其中灰度值由0-255构成八位二进制数。RGB图
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2024-05-09 15:33:40
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256256 OpenCV可以将彩色图转换成灰度图，这不难理解。但是OpenCV能将灰度图转换成彩色图，这也太厉害了吧。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
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2023-10-12 08:48:04
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一、基础 对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式：Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114二、整数算法 而实际应用时，希望避免低速的浮点运算，所以需要整数算法。 注意到系数都是3位精度的没有，我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法：Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度，现在缩放10
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2024-08-09 17:56:06
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对图片进行操作时经常会涉及到不同通道数据提取，在OpenCV中提供了很多比较便捷的操作函数，本文涉及函数如下：1.cvtColor 颜色空间转换 2.convertTo 图片数据类型转换 3.split 图片通道分离 4.merge 图片不同通道合并 5.extractChannel 抽取图片某一个通道 6.applyColorMap 灰度图转伪彩色图1.函数cvtColor定义：void cvt
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2023-10-12 06:21:24
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用最简单的办法实现彩色图像灰度化和二值化：首先采用skimage库（skimage库现在在scikit_image库中）实现：from skimage.color import rgb2gray
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
"""
skimage库实现彩色图像的灰度化、二值化
"""
#输入原图像
plt.subplot
opencv实验的小总结，对很多原理不是很理解，便打算做个记录方便自己以后回顾。代码和相关图片都上传至个人仓库opencv-python了，以方便自己查阅复习。（一）使用OpenCV进行RGB到HSV和YUV色彩空间转换，并显示保存。• HSV分别是色调（Hue），饱和度（Saturation）和明度（Value）•YUV中Y表示明亮度，U、V表示色度(浓度)；色度信号是由两个互相独立的信号U和V
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2023-08-04 15:48:19
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