实验截图：灰度值反转:对数变换（进行对数变换不同量级的结果）：伽马变换（伽马变换量级为0.4和1.4时）：实验代码：灰度值反转(1):img1 = imread('shadow.PNG');%读取图片
img2=rgb2gray(img1);%转成灰度图
img = imadjust(img2, [0,1], [1, 0]);%反转灰度值
subplot(121);
imshow(img2)
ti
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2023-12-06 23:48:06
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OpenCV–图像转化为灰度图、HSV图一、灰度图图像灰度值的概念是什么？ 灰度也可以认为是亮度，简单说就是色彩的深浅程度。实际上在我们的日常生活中，通过三原色色彩深浅的组合，可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多，也就意味着色彩表现力更加丰富，能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度，能显示的颜色就是16*16*16=4096色。不过目前产品256级灰度已经非常地普遍了。
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2024-05-08 22:39:19
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# OpenCV Python 灰度图反转
在图像处理中，灰度图像反转是一种常见的操作，可以通过将图像的亮度值逆转来创建一个新的图像。这种操作常用于增强图像的对比度，使图像更加清晰明亮。本文将介绍如何使用OpenCV和Python来实现灰度图像的反转。
## 灰度图像简介
在开始之前，让我们先了解一下灰度图像。灰度图像是一种只包含灰度级别而没有颜色的图像。在灰度图像中，每个像素的值表示其亮度
原创
2023-08-26 08:41:16
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返回OpenCV-Python教程在OpenCV中通常使用cvtColor()进行色彩空间的转换，它可以实现彩色图像在各种色彩空间里的转换，也可以用于彩色图像和灰度图像之间相互转换，但是在彩色图像转换到灰度图像后，再用该灰度图转换回彩色图像只是名义上多通道的彩色图像，人眼看到的却不是“彩色”了。下面这个例子展示了这个彩转灰、灰转彩的过程：#vx:桔子code / juzicode.com
impo
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2023-06-29 14:28:51
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在这篇文章中，我将详细介绍如何在Java中使用OpenCV实现灰度反转的过程。这项技术在图像处理和计算机视觉领域中非常常见，能够帮助我们快速地处理和分析图像的颜色信息。下面是整个实现过程的详细记录。
### 环境预检
在开始之前，我们需要做一些硬件和软件的预检，确保一切顺利。我们将用四象限图来展示相关的兼容性分析，以及在下面的表格中列出所需的硬件配置。
```mermaid
quadrant
文章目录前言一、灰度变换1.灰度反转2.对数变换3.冥律（伽马）变换二、opencv函数笔记1.cvtColor函数2.normalize函数3.convertScaleAbs函数 前言数字图像处理c++ opencv（VS2019 opencv4.53）持续更新一、灰度变换灰度变换原理：利用变换函数T将原图像素灰度值r映射为像素值s。1.灰度反转灰度反转：将亮暗对调，可以增强图像暗色区域中的细
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2023-12-01 09:19:16
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<script type="text/javascript">
</script><script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> [基础篇]首先看一段实现24位色图像灰度化转换的代码pr
# Python OpenCV 保存位灰度图
## 引言
在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常强大的工具包。它提供了各种各样的功能，包括图像处理、特征提取和模式识别等等。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来保存位灰度图。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备一些必要的工具。首先，确保计算机上已经安装了 Python 和 OpenCV。可以通过以下命令来
原创
2023-12-16 09:02:35
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Task01：Opencv基本了解、图像读取和绘图8 bits（位值）-> 256 levels（分辨率）灰度图像：0黑色-255白色，将灰色分成256级，一层全彩图像RGB：颜色通道（红、绿、蓝），三层，每层的0-255代表该层颜色的亮度像素：VGA：640*480HD：1280*720FHD：1920*10804K：3840*2160打开照片：import numpy as np
imp
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2024-04-25 17:18:35
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现在有一张16bit深度的图像，如果不使用PS或者其他工具的话，是很难直接获取到图像里储存的信息的。如下。
直接在Window里打开一张16位tif格式的图片如果能将16位转换成8位的话，就能正常显示了。原理
一张16位的图像，意思是一张图像的每个像素点的像素值都由16位的二进制数表示，每个像素点的颜色有 2^16 = 65536 种可能。
也就是说，图像的颜色区间被划分成了2^16 = 6553
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2023-06-27 21:04:00
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# 使用 OpenCV 实现灰度反转函数
在学习计算机视觉和图像处理时，OpenCV 是一个非常强大的工具。今天，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 库实现图像的灰度反转。这项任务不仅可以帮助你更好地理解图像处理的基本概念，还能提高你对 OpenCV 的应用能力。接下来，我们将通过一个简单的流程来完成这个任务。
## 流程概述
以下是实现 OpenCV 灰度反转函数的步骤：
原创
2024-10-26 06:09:54
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彩色图像的颜色反转# RGB 255-R=newR
# 0-255 255-当前
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image0.jpg',1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
# 目标图片的深度为3，彩色图片
dst = np.zeros((hei
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2024-10-11 20:27:41
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# 灰度值反转及其在Python OpenCV中的应用
在图像处理中，灰度值反转是一种常用的操作，用于将图像的亮度值反转。这意味着较暗的像素变得更亮，而较亮的像素变得更暗。灰度值反转在图像增强、边缘检测和特征提取等领域都有广泛的应用。
## 灰度值反转原理
在RGB图像中，每个像素点的颜色由红、绿、蓝三个通道的亮度值组成。灰度值是将这三个通道的亮度值进行加权平均后得到的。在灰度值反转中，我们
原创
2024-02-02 11:14:30
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图像载入、显示、保存函数： 1 图像载入函数:imread() Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径（绝对路径和相对路径） flags是int类型的变量
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2024-07-27 14:45:33
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在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。一张图片是由像素点矩阵构成，我们对图片进行操作即为对图片的像素点矩阵进行操作。我们只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个
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2024-03-04 11:07:20
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学习openCV也有一段时间了，今天想着怎么把图片显示在MFC上，就开始百度找案例和方法，结合了许多大神的博客，总结了他们的东西，完成了自己想要的东西，把自己做的过程贴出来，仅供参考。1.建立MFC工程文件2，由于以后的代码会用到CvvImage类，而opencv2.3以后就去掉了对它的支持，这里先介绍添加CvvImage支持的方法，直接能用的可以略过这一步。点“头文件”和“源文件”，单击右键，新
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2024-08-22 07:24:28
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title: OpenCV-图像上的运算OpenCV-图像上的运算学习记录相关代码解析：cv.addWeighted()bitwise_and() bitwise_or() bitwise_not() bitwise_xor()cv.threshold() 学习代码如下：import numpy as np
import cv2 as cv
'''
处理图像运算
OpenCV加法和Numpy加法
写在前面：入门OpenCV的时候，找了很多资料，发现各种教材深浅不一，对于新手来说总是难以上手。最近看了《OpenCV2 计算机视觉编程手册》，发现该书难度适中，很适合自己。现在将自己学习该书的过程整理如下，便于以后回过头来复习。 灰度直方图是OpenCV中一种简单实用的工具，这一篇我们来学习怎样显示一幅图像的灰度直方图。1
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2024-03-27 08:34:54
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cvCreateImage函数-- Cxcore数组操作创建头并分配数据IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );size图像宽、高.depth 图像元素的位深度，可以是下面的其中之一：IPL_DEPTH_8U - 无符号8位整型IPL_DEPTH_8S - 有符号8位整型IPL_DEPTH_16U -
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2024-04-28 13:56:12
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图片是由像素点矩阵组成的，对图片的操作即为对像素点矩阵的操作。只要在这个像素点矩阵中找到这个像素点的位置，比如第x行，第y列，所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y）,因为一个像素点的颜色由红、绿、蓝三个颜色变量表示(R,G,B)，所以我们通过给这三个变量赋值，来改变这个像素点的颜色。1：读入正常图片进行图片灰度处理import cv2，copy, math
#读入原始图像
i
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2023-06-30 14:16:47
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