学习DIP第69天 转载请标明本文出处：http://blog.csdn.net/tonyshengtan ，出于尊重文章作者的劳动，转载请标明出处！文章代码已托管，欢迎共同开发：https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 开篇废话 啊啊啊啊啊。。。办公室好乱。像菜市场那个
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2016-02-24 21:04:00
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一、实验目的：熟悉RGB空间的彩色图像分割方法 二、实验内容：以redflower.jpg图像为例，采用边界盒方法分割出该图像中的红色花朵，通过改变标准偏差的系数值，观察对分割结果产生的影响 原图： 运行结果截图：
原创
2022-06-27 19:55:29
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彩色图像处理
原创
2021-08-02 15:44:55
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文章目录1. 肉眼对色彩的辨别2. 彩色增强技术2.1. 伪彩色处理2.1.1. 灰度分层法2.1.2. 灰度变换法2.2. 假彩色处理2.2.1. 将景物映射成奇异的色彩，提高其关注度2.2.2. 适应人眼对颜色的灵敏度，提高鉴别能力2.2.3. 遥感多光谱图像处理成假彩色，以获得更多信息 1. 肉眼对色彩的辨别人的肉眼可分辨的灰度级在十几到二十几之间，却能区分几千种不同色度、不同亮度的色彩。
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2024-03-26 14:09:45
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1. RGBA颜色的使用RGBA模式中，每一个像素会保存以下数据：R值（红色分量）、G值（绿色分量）、B值（蓝色分量）和A值（alpha分量）。其中红、绿、蓝三种颜色相组合，就可以得到我们所需要的各种颜色，而alpha不直接影响颜色，它将留待以后介绍。
在RGBA模式下选择颜色是十分简单的事情，只需要一个函数就可以搞定。glColor*系列函数可以用于设置颜色，其中三个参数的版本可以指定R、G、B
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2024-09-08 20:32:19
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参考博客：https://www.sohu.com/a/50526196_196473彩色图像可以转换为灰度图像，灰度图像可以转换成二值图像彩色图像可以转换成索引图像，索引图像可以转换成灰度图像，灰度图像可以转换成二值图像索引图像可以直接转换成彩色图像，灰度图像不可以直接转换成彩色图像转换语句以及转换关系如下图所示：彩色图像（真彩图像），每个像素通常是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量来表示的
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2024-03-27 13:52:09
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代码
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2010-06-27 22:29:00
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#pragma comment(lib,"highgui.lib")#pragma comment(lib,"cxcore.lib")#pragma comment(lib,"cv.lib")#pragma comment(lib,"ml.lib")#pragma comment(lib,"cvaux.lib")#pragma comment(lib,"cvcam.lib") #in
原创
2023-06-16 11:00:20
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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 关于公式的代码实现,可以参考BenBen的<<如何将真彩色图转换为各种灰度图 >>.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
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2023-10-17 08:14:58
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一、彩色图像 彩色图像是指图像中的每个像素都分成R、G、B三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的色彩称为真彩色，因此彩色图像有3个通道。例如图像深度为24，用R:G:B=8:8:8来表示色彩，则R、G、B各占用8位来表示各自基色分量的强度，每个基色分量的强度等级为2^8=256种。图像可容纳2^24=16M种色彩(24位色)。24位色被称为真彩色，它可
灰度图像彩色化这个课题，一直以来都有不少相关人员在研究，也算是个热门话题，能否把一张灰度图按照我们的意愿，准确的彩色化，成为成败的关键。最近一直在研究这个灰度图像彩色化算法，看了不少论文，做了不少实验，于是，在这里做个总结跟大家分享一下，希望能跟对于这个算法有兴趣高手们能共同讨论一下，也算是抛砖引玉吧！目前灰度图像彩色化的算法主要有以下几种：1，基于优化扩展的彩色化算法2，基于最短距
1.灰度图像映射vtkImageLuminance负责将一个RGB彩色图像转换为一个单组分的灰度图像。映射公式如下：luminance = 0.3*R + 0.59*G + 0.11*B该公式中，R为输入图像的第一分量（红色），G为第二分量（绿色），B为第三分量（蓝色）。这个计算结果计算一个RGB颜色的亮度。该类的使用也比较简单，用户无须设置参数，代码如下：#include ...
原创
2022-12-30 12:48:16
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// PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include #include #include "cv.h" #include "highgui.h" #inclu...
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2014-08-17 09:48:00
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简介： 把一个彩色图像，也称为 RGB（红，绿，蓝）图像转化为灰度图像的行为称为彩色图像灰度化处理。也就是由原来的三个通道 RGB 转化为一个通道 YCrCb（从三个亮度值转换为一个亮度值）, 也即 YUV（亮度，饱和度）的过程。常见的 24 位深度彩色图像 RGB888 中的每个像素的颜色由 R、G、B 三个分量决定，并且三个分量各占 1 个
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2024-08-12 19:55:33
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开篇废话观察了一下冈萨雷斯的书，发现彩色图像处理仅仅用了一章进行介绍，原因分析了一下，后来发现，好像别的介绍的也不多，得出一个结论。冈萨雷斯这本书仅仅能作为一部纲领性的介绍。它基本涵盖了图像处理的基础知识。可是假设想使用某种方向作为工作的话。须要继续找很多其它专业的书和开源项目来学习。还是像我之前抱怨的那样。每次看一本书之前都认为自己看完了会变得超级厉害，但每次看完一本书以后反而会认为自己像个傻瓜
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2024-05-08 15:22:11
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# Python实现伪彩色图像的完整教程
伪彩色图像是一种通过将灰度图像映射到颜色空间来增强图像细节的技术。通过这篇文章，我们将学习如何使用Python实现伪彩色图像，并提供详细步骤和相关代码。接下来，我们将按照以下流程进行学习。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取灰度图像 |
| 3 |
# 使用 Python 实现彩色图像锐化
在图像处理领域，锐化是提升图像清晰度和细节的重要步骤，特别是在处理彩色图像时。本文将带你一步一步实现彩色图像的锐化效果，使用 Python 和 OpenCV 库。接下来我们将介绍整个过程及每一步的具体实现。
## 整体流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装必要库 | 安装
# PyTorch 彩色图像锐化
图像处理在计算机视觉领域中至关重要，而图像锐化则是增强图像细节的重要技术之一。本文将介绍如何使用PyTorch，对彩色图像进行锐化，希望能够帮助读者更好地理解图像处理的基本概念和实际应用。
## 什么是图像锐化？
图像锐化是增强图像中边缘和细节的过程，使得图像看起来更加清晰。锐化操作通常通过突出图像的高频部分来实现。而常用的锐化方法包括拉普拉斯算子、Sobe
Table of Contents方法1：方法2（不可行）：方法3：总结： 想把输入神经网络的图像进行均值滤波处理。在opencv中当然有相关的操作函数，但是考虑到tensorflow的卷积操作可以用GPU加速，所以我想用tensorflow的卷积来实现图像的均值滤波。首先，我找了tf.image模块，看有没有相关函数，发现没有。然后，我又考虑到可以通过设置特定的卷积核来通过tf的卷积操
#include "highgui.h"#include "cv.h"#include <cvaux.h>int main(int argc, char *argv[]){ const char * filename = "E:\\111.jpg"; // Matlab风格的cvLoadImage 函数的另一种调用 IplImage *img = cvLoadImage(filename,1); if(!img)//载入失败 { fprintf(stderr,"Can not load image %s \n&q
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2012-01-13 10:36:00
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