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
# 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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# 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
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
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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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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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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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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对数变换的公式为：其中c为常数,r>=0 对数变换目前我知道的有两个作用：①因为对数曲线在像素值较低的区域斜率较大，像素值较高的区域斜率比较低，所以图像经过对数变换之后，在较暗的区域对比度将得到提升，因而能增强图像暗部的细节。②图像的傅里叶频谱其动态范围可能宽达0~10^6。直接显示频谱的话显示设备的动态范围往往不能满足要求，这个时候就需要使用对数变换，使得傅里叶频谱的动态范围被合
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2024-08-29 16:13:12
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获取并修改图像中的像素点
我们可以通过行和列的坐标值获取该像素点的像素值。对于BGR图像，它返回一个蓝，绿，红值的数组。对于灰度图像，仅返回相应的强度值。使用相同的方法对像素值进行修改。
import numpy as np
import cv2 as cv
img=cv.imread('te
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2024-02-12 20:25:20
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灰度直方图原理灰度直方图的含义是一张灰度图上各个灰度值所占的频率大小，并将其以直方图的形式展现。下面给出一个例子，灰度值定义在0-7之间的数值。 假设各个像素点的灰度值如上图所示，则可以统计出各个灰度值所占的频率如下： 根据各个灰度占的频率可以将其以直方图的形式绘制如下： 可以很直观的观察到各个灰度值所占的比率。而灰度直方图在灰度图像处理方面有比较多的应用。例如 1.可以为阈值分割提供一定的依据。
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2024-03-27 09:43:51
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Opencv入门 文章目录Opencv入门一、Opencv基础知识1.1二值图像1.2灰度图像1.3彩色图像二、Opencv基本使用1.连通域标记2.图像二值化 一、Opencv基础知识1.1二值图像像素值为0和1或者0和255。通常作为像素标签使用。1.2灰度图像像素值：单通道，取值范围[0,255]。 0： 纯黑 255：纯白 部分图像算法中需要使用灰度图进行运算。1.3彩色图像RGB：色彩显
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2024-01-04 19:35:19
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1、先读取图像imshow("原图像", src); 首先要获取源文件图片，方便进行操作。 2、将RGB图像转换成灰度图像//将原图像转换成灰度图像
Mat grayImage;
cvtColor(src, grayImage, COLOR_BGR2GRAY); 3、将灰度图像转换成二值图像//将灰度图像转换成二值图像
Mat binaryImage;
adaptiv
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2023-12-27 18:10:46
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1.什么是阈值？在图像处理的时候，我们可能经常需要剔除一些高于或低于某一值的一些像素 而阈值就可以被看成是最简单的图像分割方法，我们可以通过设定阈值来分割出图像中我们需要的部分 那么是怎么做的呢？ 对于一副灰度图像，它的灰度值是在0（黑色）~255（白色）之间的，也就是说灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色（灰色）深度，像这样： 假设我们设定了一个阈值x，那么灰度图像中大于x的部分和小于x的部
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2024-03-25 19:51:42
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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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(Histogram)又称柱状图、质量分布图，是一种统计报告图。直方图由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。在图像处理上，直方图是图像信息统计的有力工具。 灰度直方图是指对图像的灰度信息进行统计，我们知道灰度图在图像处理中应用非常广泛，在前面的《OpenCV第三篇Canny边缘检测》、《OpenCV第五篇轮廓检测上》、《OpenC
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2024-08-29 16:03:52
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原理 什么是直方图呢？通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的 x 轴是灰度值（0 到 255），y 轴是图片中具有同一个灰度值的点的数目。一、统计直方图 BINS：上面的直方图显示了每个灰度值对应的像素数。如果像素值为 0 到 255，你就需要 256 个数来显示上面的直方图。但是，如果你不需要知道每一个像素值的像素点数目的，而只希望知道两个像素值之间的像素点数目怎么办呢？
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2024-04-10 09:51:39
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学弟学妹们开始学opencv了，参看的书籍是毛星云的《oepncv3编程入门》，编程环境是用的VS2017或VS2019，该项目是给他们留的第一次作业，作业内容：
读取一张图片，在该图片上截取一个ROI区域，将截取的图片在一个新的窗口内展示，并将该图片保持到工程目录下。这个题一点也不难，因为书上给的例程已经可以完成大部分工作，只需要自己添加几行代码就可以实现上述功能，但添加这几
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2024-08-15 08:55:00
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目录读写图像读写像素灰度图像像素点值的获取RGB图像像素点值获取修改像素点值应用实例之图像反转反转部分实现代码bitwise_not()函数实现图像反转对空白图像赋值【Scalar()函数】感兴趣区域（ROI）的选择与提取完整代码（详细注释） 读写图像之前已经介绍过的两个函数：imread 可以指定加载为灰度或者RGB图像imwrite保存图像文件，类型由扩展名决定 具体介绍可以参考我的另一篇文
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2024-02-19 12:22:02
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