写在前面：我们都知道颜色是由R(红色)G(绿色)B(蓝色)三个颜色的组成，在我们的计算机世界中
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2023-01-04 18:06:41
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图像灰度化和二值化在图像识别里面经常使用，这里以HLS实现整个过程一、实现功能： 读取一张bmp图片，输出一张灰度化bmp图片和二值化后的黑白图片二、需要用到的接口 1、读写图片工具函数bmp_tools.cpp 这里我们用现成的 2、输入输出流接口传递像素点三、思路 整体写两个模块， 1.一个用于彩色图片灰度化， 2.另一个用于灰度化图片二值化 然后编写主函数去读取图片通过流接口传入传出并写出图
文章目录一、灰度处理1.1 cvtColor函数二、图像二值化处理2.1 全局阈值2.2 自适应阈值 一、灰度处理1.1 cvtColor函数函数原型：cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) -> dst功能：转换图像颜色空间。参数：src: 输入图像。code: 颜色空间转换代码。可以取常量cv2.COLOR_BGR2GRAY或cv2.COLOR_
%函数imopen和imclose的应用f=imread('liantongyu.png');subplot(2,2,1),imshow(f),title('原图像')se=strel('square',20);%结构元素fo=imopen(f,se);%开运算
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2022-04-18 17:30:20
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%函数imopen和imclose的应用f=imread('liantongyu.png');subplot(2,2,1),imshow(f),title('原图像')se=strel('square',20);%结构元素fo=imopen(f,se);%开运算subplot(2,2,2),imshow(fo),title('开运算后的图像')fc=imclose(f,se);%闭运算subplot(2,2,3),imshow(fc),title('闭运算后的图像')foc=imclose(
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2021-08-10 15:06:00
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灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256*256*256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是
彩色图像灰度化原理将彩色图像转换为灰度图像的过程称为灰度化处理，灰度化处理就是使彩色的R,G,B分量值相等的过程。由于R,G,B的取值范围是0-255，所以灰度的级别只有256级，所以说灰度图像仅能表现256种颜色（灰度）。 灰度化处理的方法主要有如下3种： 1).最大值法：使R,G,B的值等于3值中最大的一个，R=G=B=max（R,G,B），最大值法会形成亮度很高的灰度图像。 2).平均值法：
在进行图片识别的操作前，我们都会对图片进行灰度化处理，灰度化后的图片，便于我们通过opencv来进行图片的读取等操作代码地址#码云地址 https://gitee.com/yellowcong/opencv #github https://github.com/yellowcong/opencv实现效果这次我们还是使用的是这张浙大美女的图 灰化处理后的图片 实现代码package yell
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2023-05-11 09:55:55
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初学图像处理的人，一般首先熟悉图像格式，图像存储方式，8位灰度图，24位彩色图等基础知识，然后接触到的图像算法一般都是图像直方图、图像二值化处理等基础算法。二值化算法作为图像处理入门级算法，在很多场合都有应用。常用的二值化算法是固定阈值二值化，算法本身很简单，机器视觉处理的很多都是8位灰度图像，灰度值从0到255,。所谓二值化就是给定一个阈值，让小于这个阈值的灰度值为0，大于等于这个
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2023-07-28 15:53:14
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1、直方图1.1基本理论横坐标:图像中各个像素点的灰度级。灰度级：就是灰度数的等级：0-255 纵坐标:具有该灰度级的像素个数。例：灰度级5：就是像素为5的像素个数 如下图：方框里面的数字代表像素灰度级，y是数每个灰度级的个数。 然后根据数据，进行绘制直方图归一化直方图 横坐标:图像中各个像素点的灰度级。 纵坐标:出现这个灰度级的概率。 如下图：纵坐标便是概率了。 DIMS：使用参数的数量，即绘制
随着csdn博客系统升级，尝试使用md写文章，感觉还不错。继续使用OpenCVForUnity处理图片，今次的效果是灰度化和二值化，当所有功能实现后，可能会做出一个unity版的美图秀秀。首先我们来确定一下两者的概念。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。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=
阈值化（Threshold） 阈值化，即图像的二值化处理就是讲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，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二
本篇文章讲解图像灰度化处理的知识，结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。
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2022-08-19 10:25:54
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目录1.Objectives:2.Experiment Content：3.Experiment Principle:4.Experiment Steps Result and Conlusion：5.Appendix（programs and images）： 1.Objectives:1、 熟悉灰度直方图的概念及计算方法； 2、 熟悉直方图均衡化的计算过程； 3、 计算并绘制图像直方图，实现
本文主要讲解图像点运算的灰度化处理，详细介绍常用的灰度化处理方法，并分享了图像颜色空间相互转换，以及三种灰度转换算法的实现。
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2022-02-22 15:10:21
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目录一、形态学 二、图像全局二值化 三、自适应阈值二值化四、腐蚀操作五、获取形态学卷积核六、膨胀操作七、开运算八、闭运算一、形态学定义:指一系列处理图像形状特征的图像处理技术形态学的基本思想是利用一种特殊的结构元(本质上就是卷积核)来测量或提取输入图像中相应的形状或0特征，以便进一步进行图像分析和目标识别。这些处理方法基本是对二进制图像进行处理即黑白图像卷积核决定着图像处理后的
一、简述图像二值化（Image Binarization）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黑白效果的过程。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。二、原理将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈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。首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，
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2023-07-11 19:17:53
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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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2023-08-09 16:33:06
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随着科学技术的不断发展和进步以及人们的安防意识不断加强，人们对于安防技术的要求越来越高。电子监控在许多领域中都得到了广泛的应用，如交通监控、军事侦查、公共场所安全防范等。清晰的图像能够准确地锁定犯罪证据和犯罪嫌疑人，能够清晰地锁定违章行为，识别违章的车牌，能够清晰地还原人体内部结构。可是，由于环境、人为、监控系统等因素的影响，很容易导致监控的影像出现模糊不清的情况，为了确保电子监控系
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2023-08-16 17:29:27
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OpenCV中提供了非常多处理图片的强大函数，能够对非常多格式的图片 加特效。有点实现Photoshop里的工具的感觉。 以下先介绍一些简单和常见的特效。二值化（Image Threshold）參考这里：Image Processing二值化仅仅能处理灰度图。而所谓的灰度图。就是一幅仅仅用 0-255 这个范围来表示每个像素点的图像。灰度图没有色彩信息，看起来灰萌灰萌哒；可是又不全然仅仅有黑白两种
