项目中图片文件非常大，是很多张图片（灰度图）的数据都放在一个此文件中，其实文件的头部还是bmp头部。用opencv里边的cvLoadImage的话只能读取第一张图片的数据，因为读取图片的数据的多少是由文件头部的宽(width)与高(height)决定的。于是就想能不能fopen该文件然后直接定位到文件的数据部分，然后把该部分的数据copy到opencv的imageData中，就能使用opencv显
C++版的opencv读取灰度图像可以有不同的方法，这里列出几种方法，并简述它们的区别。这里用到的两张图片为lena.jpg（彩色）和lena.bmp（灰度）直接读取灰度图像图像本身就是灰度图像，直接使用imread()读取图像：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
usi
转载
2023-08-09 14:41:35
327阅读
像素的操作一、读写操作1.1 数组遍历1.2 指针遍历二、算术操作2.1 像素的2.2 图像算术操作API三、逻辑操作3.1 基本知识—真值表3.2 画个矩形3.3 逻辑运算 一、读写操作1.1 数组遍历 由于图像本质就是Mat矩阵，因此要读写像素点，可以采用数组遍历的方式访问Mat矩阵内的每一个元素。但我们要注意，灰度图和彩色图的通道数是不一样的，灰度图是单通道的，彩色图是三通道的。因此读写
1、图像简介图像主要是由一个个像素点组成。 计算机中的像素点的取值范围为0~255，数值大小表示该点的亮度。 RGB称为图像的颜色通道，其中R表示红色通道，G表示绿色通道，B表示蓝色通道。 灰度图只有一个通道，该通道主要用于表示亮度。2、读取图像OpenCV 提供了函数 cv2.imread() 来读取图像，该函数支持各种静态图像格式，比如 *.jpg、*.png、*.jp2、*.dib、*.bm
摘要我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式，在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式，在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整。数据格式千万不要搞错:uchar对应的是CV_8U，char对应的是CV_8S，int对应的是CV_32S，float对应的是CV_32F，double对应的是CV_64F。 补充： 图像变换可以看成像素变换——点操作邻域变
彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像，其中R、G、B是由不同的灰度级来描述的。在一些情况下，由于彩色的图像颜色种类多，数据量较大，需要将彩色图像转化为灰度图像。 因为opencv的函数进行了一些更新，原有的一部分图像操作函数消失了，所以自己总结了一下灰度化的方式。 常用的彩色图像灰度化方法有以下三种： (1)最大值法: 将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。 (2)平均值法
转载
2023-08-09 19:22:37
184阅读
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
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
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
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
【步骤】1、滤波：减少噪声，主要使用高斯滤波2、增强：增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来，在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。3、检测：经过增强的图像，往往邻域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是我们要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。通常用阈值【cannny算子】Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法（低错误率、高定位性
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
图像的组成灰度：灰度使用黑色调表示物体，即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像。 每个灰度对象都具有从 0%（白色）到 灰度条100%（黑色）的亮度值。灰度最高相当于最高的黑，就是纯黑。灰度最低相当于最低的黑，也就是“没有黑”，那就是纯白。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8 bits的非线性尺度来保存，这样可以有256种灰度（8bits就是2的8次方=256），取值
在图像处理程序开发中，常会遇到将一幅彩色图像转换成灰度图像的情况，笔者在最近的一个项目中便遇到了这点。经过一翻努力最终解决，想想有必要分享一下，于是便写下此文。在本文中，将向各位读者介绍两种实现这一变换的方法，这也是笔者先后使用的两种方法。本文的例子使用C#语言编写，使用的集成开发环境是Visual Studio 2005。 第一种，直接调用GetPixel/SetPixel方法。&nb
转载
2023-08-02 15:27:59
129阅读
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
转载
2023-07-28 14:30:34
211阅读
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_
OpenCV2版本很多函数发
原创
2022-08-15 11:24:23
409阅读
解决方案：方法一：迭代列表，连续使用“+”操作依次拼接每一个字符串In [1]: pl = ["<0112>", "<32>","<1024x768>","<60>" ]
In [2]: s = ''
# 这种方法会产生许多临时结果，会造成资源的浪费
In [3]: for p in pl:
...: s = s + p
...: print s
.
转载
2023-08-25 19:27:41
36阅读
一、图片的IO操作1、读取图片读取图片使用 cv.imread(图片路径，读取方式)参数：使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供一个完整的路径，第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图像，图像的任何透明度都会被忽略，是该方法的默认方式。 cv2.IMREAD_GRAYSCALE :以灰度模式加载图
取经之旅第 8 天彩色图像转换为灰度图像伪彩色图像感谢大佬方向性的指导OpenCV 尾声 彩色图像转换为灰度图像第一种方式通过 imread 读取图像的时候直接设置参数为 0 ，自动转换彩色图像为灰度图像 第二种方式，可以通过 split 进行通道分离，或者叫做读取单个通道，也可以将一个彩色图像分离成 3 个单通道的灰度图像今天要学习的方法，是通过一个叫做 cvtColor 的方法实现该操作。c
