# 使用Java和OpenCV处理灰度图像
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的概念。OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了一系列丰富的图像处理功能。本篇文章将介绍如何使用Java语言和OpenCV库来处理灰度图像。
## 什么是灰度图？
灰度图是一种以灰色阴影表示图像的形式。每一个像素的亮度值在0到255之间，0表示黑色，255表示白色，而其他值则代表不同的灰度级别。灰度图的优势在于
原创
2024-08-25 06:07:53
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Imgproc.cvtColor(sshotmat, sshotmatgray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); 更多参数看 public class Imgproc { private static final int IPL_BORDER_CONSTANT = 0, IPL_B
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2016-04-10 18:51:00
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矩阵和图像操作 矩阵和图像的基本操作
函数名称描述cvAbs计算数组中所有元素的绝对值cvAbsDiff计算两个数组差值的绝对值cvAbsDiffs计算数组和标量差值的绝对值cvAdd两个数组的元素级的加运算cvAdds一个数组和一个标量的元素级的相加运算cvAddWeighted两个数组的元素的加权相加运算（alpha融合）cvAvg计算数组所有元素的平均值cvAvgSdv计算数组中所
图像类型转换函数表函数名函数功能dither图像抖动，将灰度图变成二值图或将真彩色图像抖动成索引色图像gray2ind将灰度图像转换成索引图像grayslice通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像im2bw通过设定亮度阈值将真彩色，索引色，灰度图转化成二值图像ind2gray将索引图像转化成灰度图像ind2rgb将索引图像转化成真彩色图像mat2gray将数值矩阵转换成灰度图像rgb2gray将
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2024-04-01 11:54:17
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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） fl
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2023-11-23 19:02:19
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简单的说，这种算法假设一副图像由前景色和背景色组成，通过统计学的方法来选取一个阈值，使得这个阈值可以将前景色和背景色尽可能的分开。 或者更准确的说是在某种判据下最优。与数理统计领域的 fisher 线性判别算法其实是等价的。otsu算法中这个判据就是最大类间方差 (intra-class variance or the variance wi
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2024-05-16 08:46:19
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本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识，主要结合自己大三所学课程《数字图像处理》及课件进行讲解，主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理，包括图像灰度线性变换、灰度非线性变换、图像阈值化处理、图像均衡化处理等知识，并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 。同时文章比较详细基础，希望该篇文章对你有所帮助，尤其是初学者和学习图像处理的学生。 一. 点运算与初始操作&nbs
第一种：at方法遍历at方法遍历 单通道#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
cv::Mat a = (cv::Mat_<uchar>(4, 4) << 1, 2, 3, 4, 5
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2024-04-02 20:24:20
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# Java OpenCV Mat 转灰度图像
在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的任务，而灰度化是图像处理中的一种常见操作。通过将彩色图像转换为灰度图像，可以简化处理，减少计算量，从而提升算法的效率。本文将介绍如何在 Java 中使用 OpenCV 将 Mat 对象（图像矩阵）转化为灰度图像，并提供代码示例。
## OpenCV 简介
OpenCV（Open Source Compute
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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Mat对象Mat是OpenCV中用来存储图像信息的内存对象。Mat对象存储图片的像素信息，以及宽、高、类型、维度、大小、深度等属性。比如下面这张26*24 三通道图片，实际的像素存储内容如下 对应的部分信息为26x24x3 uint8，即宽26px，高24px，通道数3，类型8位无符号整形。Mat其实是Matrix(矩阵)的简写，通过矩阵运算，可以实现对图像的操作。加载图片Imgcodecs.im
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2024-05-27 21:12:01
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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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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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一、Mat中图像像素的访问方式1.ptr操作和指针-高效的方式这种方式基于.ptr的操作，也是比较推荐的遍历图像的方式。/** @Method 1: the efficient method
accept grayscale image and RGB image */
int ScanImageEfficiet(Ma
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2024-04-14 08:48:50
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背景最近在学OpenCL，用的书是《OpenCL异构并行编程实战》。怎么说呢，感觉这本书比较迷，讲的很乱，跟着看完的话可能学不到什么。好在之前学过CUDA，勉强能够理解并行计算的思路。因此这里写了一下用显卡进行RGB2Gray的程序，也算是自己能够使用OpenCL进行一些简单的显卡计算吧。平台：Ubuntu18.04 + CUDA10.0 + MX150 + OpenCL 1.2 目
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2024-09-19 11:44:14
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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。 在进行视频流目标识别与跟踪时，通常第一个步骤就是对采集到的
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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目录一、彩色图灰度化1、主要函数cvtColor()介绍 2、代码3、效果二、通道分离1、向量介绍2、总代码3、效果三、单通道(灰度图)反差处理1、单通道向量访问2、代码 3、效果四、多通道(彩色图)反差处理（彩色图的反差处理）1、多通道向量访问2、代码3、效果总代码一、彩色图灰度化1、主要函数cvtColor()介绍 彩图灰度化要用到cv2.cvtColor() 颜
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2024-02-26 16:55:36
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什么是直方图什么是直方图? 直方图是对数据的集合 统计 ，并将统计结果分布于一系列预定义的 bins 中。 这里的 数据 不仅仅指的是灰度值 (如上一篇您所看到的)， 统计数据可能是任何能有效描述图像的特征。 先看一个例子吧。 假设有一个矩阵包含一张图像的信息 (灰度值 0-255):如果我们按照某种方式去 统计 这些数字，会发生什么情况呢? 既然已知数字的 范围 包含 256 个值, 我们可以将
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2024-04-29 23:27:42
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第二章: 图像处理基本操作一、图像的表示方法二值图像： 每个像素点不是白色就是黑色；一个像素点只要一个bit位就能表示；用0或1表示每个像素点。灰度图像： 图像只有一种颜色，比如图像可以是红色，可以是灰色，可以蓝色，可以是绿色等等，但不管什么颜色都是只有一种颜色。但是这一种颜色我们给它分成了256个等级，就是256个灰度级，可以理解成256个不同程度的明暗度。比如一张红色的灰度
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2024-02-18 20:39:22
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