RGB数据的处理基本概念分辨率为640*480的图像，其像素点的个数为 widthxheight，即为640x480 = 307200二值图像 每个像素通过一位来存储即为二值图，取值只有0和1。灰度图像 在二值图像中加入许多介于黑色与白色之间的颜色深度，就构成了灰度图像，就典型的就是256色图，像素取值可以是0到255之间的整数值，那么每个像素占一个字节即8位，灰度图反映的是该图像的亮度信息，
图像类型转换首先我们需要知道图像类型有哪几种：二值图像，灰度图像，真彩色图像，索引色图像 四种。一. RGB图像转换为灰度图像需要调用 rgb2gray() 函数,调用格式为：X =rgb2gray(I): 该函数将RGB图像I转换为灰度图像X.%彩色转gray
I =imread('E:\matlab\bin\图像处理\图片\2.jpg');
X =rgb2gray(I);
figure,
su
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2024-05-28 09:31:26
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数字图像根据其特性可以分为两类：1、位图：BMP，JPG,GIF2、矢量图:PNG 数字图像的分类;1、二值图像：像素只有0和1两种取值，其中0表示黑色，1表示白色2、灰度图像：也就是在二值图像中加入了许多介于黑色和白色的颜色，就构成了灰度图像。这类图像通常从最暗黑色到最亮的白色。每种灰度（颜色深度）成为一个灰度级，通常用L表示。在灰度图像中，像素可以取0~L-1之间的整数值，比如有25
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2024-09-30 13:44:32
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一、Introduction to digital image1.RGBred、green、blue（红绿蓝）2.三种图（1）二值图（Binary Image） 只有black-white两种颜色（2）灰度图（Greyscale Image） 下图右边每个数值其实就是一个灰度级数，并且是每个pixel（像素）都有一个灰度级数。 一般的灰度图为8-bit，那么灰度级就有28-1 = 255（联系下图
读取图像：用imread函数读取图像文件，文件格式可以是TIFF、JPEG、GIF、BMP、PNG等。比如 >> f = imread('chestxray.jpg'); 读进来的图像数据被保存在变量f中。尾部的分号用来抑制输出。如果图片是彩色的，可以用rgb2gray转换成灰度图： >> f = rgb2gr
常用证件照片尺寸要达到满意的数码扩印效果：照片规格(英寸) （厘米） (像素) 数码相机类型1寸 2.5*3.5cm 413*295
身份证大头照 3.3*2.2 390*260
2寸 3.5*5.3cm 626*413
小2寸（护照） 4.8*3.3cm 567*390
5 寸 5x3.5 12.7*8.9 1200x840以上 100万像素
6 寸 6x4 15.2*10.2 1440x
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2024-07-01 07:20:36
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图片资源获取的5种姿势程序中，图片的存在是必不可少的。涉及的是程序颜值问题。在Android中，图片是怎么获取的呢？我们根据图片获取方式的不同，暂分为五种：1、从本地获取，比如图片存在SD卡中，在程序中获取该图片；2、从项目中获取，比如图片已经加载到项目文件中，从项目中获取；3、从网络获取，你的Android是可以联网的，根据图片的地址，从网络获取；4、从相册获取，这个可以算是本地的一种细分。相册
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2024-09-18 18:28:39
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文章目录RGB简介局限性HSV简介颜色表示HSV 圆柱体的半边横截面（Hue=60）：使用 HSV 图像分割 RGB简介RGB 是我们接触最多的颜色空间，由三个通道表示一幅图像，分别为红色 ( R)，绿色(G)和蓝色(B)。这三种颜色的不同组合可以形成几乎所有的其他颜色。RGB 颜色空间是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，比较容易理解。局限性RGB 颜色空间利用三个颜色分量的线性组合
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2024-07-08 12:04:29
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image函数是显示图像的最基本的方法。该函数还产生了图像对象的句柄，并允许对对象的属性进行设置。 imagesc函数也具有image的功能，所不同的是imagesc函数还自动将输入数据比例化，以全色图的方式显示。imagesc会对图像灰度级做缩放处理,imshow不会缩放。 imshow函数比image和imagesc更常用，它能自动设置句柄图像的各种属性。imshow可用于显示各类图像。对于
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2024-06-28 07:37:19
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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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2024-01-03 10:52:16
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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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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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2023-09-25 16:29:44
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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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2024-05-24 22:48:54
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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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2024-04-10 20:42:20
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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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2023-11-20 10:40:07
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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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2023-07-26 23:39:07
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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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2024-03-25 17:14:50
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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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2023-07-28 14:30:34
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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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2024-06-05 19:32:08
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