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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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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好久没更新，趁今天要做核酸回不了宿舍，把今天的学习的opencv知识先记录一下！运行环境是：pycharm话不多说，献上代码再说：import cv2 # opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取图片；括号里面填写好路径就行！！
img = cv2.imread("./123.jpg")
pr
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2023-10-09 16:48:36
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###################################### ~~1.存读图像~~ ###########主要包含图像的读取、存储、图片模式的转换、格式的转换。#导入cv模块 import cv2 as cv读取一张400x600分辨率的图像color_img = cv.imread(‘img/src_1000x1000.jpg’)直接读取单通道灰度图gray_img = cv.i
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2024-03-12 17:54:18
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Opencv入门系列三主要内容：色彩空间类型色彩空间之间的转换实例分析HSV色彩空间标记特地颜色1.色彩空间类型RGB色彩空间GRAY色彩空间（灰度图像）XYZ色彩空间YCrCb色彩空间HSV色彩空间HLS色彩空间CIELab*色彩空间CIELuv色彩空间Bayer色彩空间不同的色彩空间擅长处理不同的问题。1.1 Gray色彩空间GRAY：灰度图像，其中灰度值由0-255构成八位二进制数。RGB图
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2024-05-09 15:33:40
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OpenCV中提供了非常多处理图片的强大函数，能够对非常多格式的图片 加特效。有点实现Photoshop里的工具的感觉。 以下先介绍一些简单和常见的特效。二值化（Image Threshold）參考这里：Image Processing二值化仅仅能处理灰度图。而所谓的灰度图。就是一幅仅仅用 0-255 这个范围来表示每个像素点的图像。灰度图没有色彩信息，看起来灰萌灰萌哒；可是又不全然仅仅有黑白两种
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2024-02-22 14:10:39
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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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用最简单的办法实现彩色图像灰度化和二值化：首先采用skimage库（skimage库现在在scikit_image库中）实现：from skimage.color import rgb2gray
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
"""
skimage库实现彩色图像的灰度化、二值化
"""
#输入原图像
plt.subplot
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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文章目录Write first图像读取显示图像图像内容图像保存代码参考文献 Write first最近要做一个XXXX项目，要用到opencv，所以就想从头开始学起，暂时项目还不知道具体需求，所以有空写一写。图像读取import cv2 as cv
img = cv.imread('Rick and Morty.jpg')
img = cv.imread('Rick and Morty.j
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2023-08-17 14:14:57
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阈值化（Threshold） 阈值化，即图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二
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2024-02-20 12:35:35
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这次学习中，学习了opencv的初步架构和图像插值运算算法。 ** 图像插值是在基于模型框架下，从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程，用以恢复图像中所丢失的信息。插值指的是利用已知数据去预测未知数据,图像插值则是给定一个像素点,根据它周围像素点的信息来对该像素点的值进行预测。** 在图像处理中，平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值，只是在图象平面上
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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二值化非0元素取1法非零元素取一法是最基础的二值化算法。顾名思义，非零取一就是对于灰度图像f，若某像素灰度值为零，则其灰度值不变，仍为零;对于灰度值不为零的像素，将其像素值全部变为255。img = np.zeros((w, h), dtype=np.uint8)
for j in range(h):
for i in range(w):
if grey[j, i]
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2023-08-04 13:34:02
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基础篇A. 图像三原色及灰度值A1. 彩色图像的三原色图像三原色 — R：红色red — G：绿色green — B：蓝色blue三原色的取值范围：0（无）~255（满） — 红色：R=255 G=0 B=0 — 紫色：R=112 G=48 B=160 — 黑色：R=0 G=0 B=0 — 黄色：R=255 G=255 B=0 — 粉色：R=255 G=0 B=255A2. 灰度图像的灰度值灰度值
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2024-06-28 15:14:22
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图像阈值在Opencv中调用 threshold() 函数：ret, dst = thresshould(src, thresh, maxval, typr)四个参数分别是：src 输入的原图thresh 阈值 # 一般是127maxval 指定最大阈值 #一般为255type 指定二值化操作类型二值化的类型有：THRESH_BINARY # 超过阈值取最大值，否则取0THRESH_BINARY_
图像基本操作环境配置地址Anaconda:Anaconda:https://www.anaconda.com/download/Python_whl:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv
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2024-03-28 06:27:23
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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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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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这一章主要写灰度图的相关知识。一 灰度图定义
Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称
灰阶图。把
白色与
黑色之间按对数关系分为若干等级，称为
灰度。灰
度分为256阶。用灰度表示的 图像称作 灰度图。 什么叫灰度图？任何
颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为
RGB(R，G，B)，那么，我们可
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2024-05-20 15:58:02
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