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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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。
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
#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
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
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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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
#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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// PS_Algorithm.h
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxmat.hpp"
#inclu
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2014-08-17 09:49:00
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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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１）将原始彩色图像从红、绿、蓝ＲＧＢ空间转换到色调、饱和度、亮度ＨＳＶ空间； ２）保持色调Ｈ分量不变，对亮度Ｖ采用均值和标准差方式进行局部增强，根据饱和度Ｓ和亮度Ｖ的关系，对饱和度Ｓ进行变化； ３）将经过处理后的图像从ＨＳＶ空间转换到ＲＧＢ空间。或者不同颜色空间的彩色图像的分量有所不同，如RGB图像的分量是R、G、B，代表红绿蓝三种颜色分量；HSI图像的分量是H、S、I，代表色调、饱和度和亮度三种分量。对彩色图像的分量进行增强，当然不仅仅是对亮度进行增强，还可以对色调进行平衡，或对饱和度进行增强等
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2011-07-09 20:24:00
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》原理曾经的博客中已经有对meanshift原理的解释，这里就不啰嗦了。国外的资料看这：http://people.csail.mit.edu/sparis/#cvpr07
》源代码
核心代码(參考网络)
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2016-04-02 16:20:00
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文章目录1、问题描述HSL空间下的图像，H（色相），色彩的基本属性，就是平常说的颜色名称，如红色，黄色等。S（饱和度），指的是色彩的纯度，饱和度
原创
2023-01-04 18:06:41
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Python的cv2库中自带彩色转灰度的方法，而且非常简单，代码就9行，核心代码就1行。大题思路就是先读取一张彩色图片，然后在窗口中显示出来，再然后就让cv2处理一下，转换成灰度图像，这时候它是个二维的灰度矩阵，所以，我们想保存得先将它从array转成image，最后在另一个窗口中显示出来，为了避免窗口一闪而过，我们需要加上waitKey(0)这一句。import cv2from PIL import Image#读取彩色图像color_img = cv2.imread(r'dataset3/
原创
2022-04-08 16:03:28
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代码：MyYuanLaiPic = imread('C:\User
原创
2022-09-21 11:38:09
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Pytorch中CNN图像处理学习代码import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。
这里主要通过实现一个均值滤波来阐述图像滤波的具体操作。本系列博客，注重图像处理领域基本算法的原理，主要用matlab语言实现。1、滤波模板的产生首先，滤波要有模板，在matlab中。得到模板的途径主要有两种，一种是自己定义，另一种是通过调用函数fspecial得到各种类型的模板。下面看一个均值滤波器的模板的产生，模板就是一个矩阵，这个没疑问吧！！！fspec
