前天闲着没事干,就写了写BMP图像处理,感觉大家还比较感兴趣。。所以现在没事,继续更新。。这次简单的写了灰度图像二值化。。这是什么概念呢?图像的二值化的基本原理   图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255,也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中,二值图            
                
         
            
            
            
                  最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题。本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出实现的C代码。     在进行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-25 17:49:51
                            
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            1、灰度图像、灰度(值)灰度图像是由灰度像素组成的,所谓灰度像素就是指:在RGB颜色模型下,图像中每个像素颜色的R、G、B 三种基色的分量值相等的像素。在RGB 颜色模型下,RGB 三原色的取值都是0~255 之间的整数。因此,灰度图像只能表现256 种颜色(或亮度)。通常把灰度图像中像素的亮度称为灰度值。2、图像的灰度化处理在数字图像处理中,灰度直方图是一种最简单、最有用的工具之一,它概括了一幅            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            点运算又称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换,是一种通过图像中的每一个像素值(即像素点上的灰度值)进行运算的图像处理方式。它将输入图像映射为输出图像,输出图像每个像素点的灰度值仅由对应的输入像素点的灰度值决定,运算结果不会改变图像内像素点之间的空间关系,其运算的数学关系式: 其中表示原图像,表示经过点运算处理后的图像,表示点运算的关系函数。按照灰度变换的数学关系点运算可以分为线性灰度变换、分段线性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-28 19:01:33
                            
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            一 、灰度图1.1 图像的颜色格式          图像的颜色格式不同,那么其对颜色的存储方式也是不一样的,我们常见的颜色格式为RGB格式的,是将像素的RGB分量分别存放为R、G、B的值;而YUV格式的的颜色格式这是将像素按照Y、U、V存放的(在《Duanxx的HEVC学习(一)输入视频文件YUV            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、阈值 临界值,是指一个效应能够产生的最低值或最高值。 2、二值化      图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 3、灰度值      指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255,黑色为0,故黑白图片也称灰度图像 4、灰度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言OpenCV是计算机视觉中经典的专用库,其支持多语言、跨平台,功能强大。OpenCV-Python为OpenCV提供了Python接口,使得使用者在Python中能够调用C/C++,在保证易读性和运行效率的前提下,实现所需的功能。 1.图像的基本概念灰度:灰度使用黑色来显示物体,即黑色为基准色,不同饱和度的黑色来显示图像。 通常,像素值量化后用一个字节(8B)来表示,如把有黑-灰-白连续变化的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            单色图像:由黑色和白色组成灰度图像:处理方式有半色调处理(抖动处理dithering)和灰度级记录方法。       大多数图像处理程序无法区分带阴影的点和用于描绘直线的点,所以半色调处理技术使得图像的编辑工作相当困难;另外,使用半色调处理的图像在显示灰度时层次太明显,不具备连续性和光滑性。                
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            opencv.imread图片读取操作import cv2
import numpy as np
 
#读入图片:默认彩色图,cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图,cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('src',img)
print(img.shape) # (h,w,c)
print(im            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255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度图像以使后续的图像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、灰度原理1.1 图像的存储与像素1.1.1 像素与分辨率1.1.2 物理原理1.2 RGB图像1.3 灰度图像二、RGB转灰度公式一、灰度原理1.1 图像的存储与像素1.1.1 像素与分辨率像素是影像显示的基本单位,是一个具有明确位置和颜色值的方格。分辨率指的是一个显示系统对图像细节的分辨能力,通常以长边像素个数乘以宽边像素个数来表示。目前有多种分辨率,如VGA,HD,4K等。以VGA为例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基本概念:         (1) 空间域:指的是图像平面本身。相应的图像处理方法直接操作像素。         (2) 变换域:首先将图像变换到变换域(傅里叶、小波、Z变换、拉普拉斯),在变换域中进行处理,然后通过反变换将结果返回到空间域            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            项目中图片文件非常大,是很多张图片(灰度图)的数据都放在一个此文件中,其实文件的头部还是bmp头部。用opencv里边的cvLoadImage的话只能读取第一张图片的数据,因为读取图片的数据的多少是由文件头部的宽(width)与高(height)决定的。于是就想能不能fopen该文件然后直接定位到文件的数据部分,然后把该部分的数据copy到opencv的imageData中,就能使用opencv显            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言:本章的图像处理都是在空间域上进行的。   空间域是包含图像像素的简单平面,空间域技术直接操作图像的像素。某些图像处理的任务需要在空间域中执行效率更高或者更有意义,而另一些任务则更适合其它办法。图像增强的三类基本函数:线性函数,对数函数,幂函数A.线性函数 图像反转,使用反转变换,s=L-1-r,可以将灰度级范围在[0,L-1]的一幅图像进行反转。B.对数函数             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、材料1、python3.8 2、numpy库 3、math库 4、OpenCV-python 库二、目的利用灰度和最小二分法对图像进行识别处理,下面为待处理图片需要计算液滴的相对半径。三、代码实现过程import cv2
import numpy as np
import math
# 配置数据
class Config:
    def __init__(self):
        pa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.灰度变换: 灰度图像中,R=G=B,常用方法是R=G=B=(R前+G前+B前)/3,即等于灰度变换前RGB的平均值(opencv中的imread方法是以BGR的格式读入图像的,但opencv的imshow无需进行反转)。import cv2 as cv
image = cv.imread("source_one.jpg")
# 将RGB图像转为灰度图
gray = cv.cvtColor(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1. PGM2. JPEG3. PNG4. GIF5. webp5.1. 在Ubuntu中查看webp格式5.2. 将webP图像转换为PNG或JPEG5.2.1. 使用命令行转换webp5.2.2. 使用图形界面工具转换webp5.3. 使用webp代替gif生成动图1. PGMPGM是Portable Gray Map的缩写。它是灰度图像格式中一种最简单的格式标准。另外两种与之相近的图片格            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            空间域指图像平面本身,这类图像处理方法直接以图像中的像素操作为基础。相对于变换域中的图像处理而言,变化域的图像处理首先把一幅图像变换到变换域,在变换域中进行处理,然后通过反变换把处理结果返回到空间域。空间域处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。灰度变换在图像的单个像素上操作,主要以对比度和阈值处理为目的。空间滤波(模糊技术)涉及改善性能的操作,如通过图像中每一个像素的邻域处理来锐化图像。灰度变换和空            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ⅠWhat首先是baike给出的官方灰度化定义:灰度化,在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。简单理解的话,就是把彩色的图像转化为黑白(亮度)图像。当灰度为255的时候,表示最亮(纯白);当灰度为0的时候,表示最暗(纯黑)。灰度化有什么好处呢?灰度化是图像处理的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-20 10:07:49
                            
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            在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab。一、matplotlib
1. 显示图片
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
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                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-03 19:46:13
                            
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