第一次作业——灰度视频处理让其成为伪彩色视频（Linux系统下）先要安装一个OpenCV，参考于以下链接。本次作业是处理图像，想要学会如何用代码处理图像就要先学会怎么处理但张的图片，因为视频是由一帧帧的图片合成的。首先是如何读如图片文件，要使用函数imread（），使用这个函数之前，我们要先引入OpenCV的对象cv2。import cv2之后我们就可以使用imread（），基本格式为pcitur
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2024-03-12 15:52:22
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文章目录一、伪彩色二、LUT1. LUT概念2. 作用3. LUT函数4. LUT应用4.1 颜色空间缩减4.2 图像反转三、OpenCV：applyColorMap函数 一、伪彩色伪彩色（Pseudo-color）图像的每个像素的颜色不是由每个基本色分量的数值直接决定，实际上是把像素当成调色板（Palettes）或颜色查找表（Color Look-Up Table，CLUT）的表项入口地址，根
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2024-05-24 22:14:56
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# Python OpenCV 伪彩色转彩色
在图像处理领域，伪彩色化是将灰度图像转换为彩色图像的一种技术。伪彩色化能够提高图像中不同区域的可辨识度，尤其在医学成像、遥感图像或科学可视化中尤为重要。通过这一过程，图像中的细节和特征得以突出，有助于分析和理解。
## 伪彩色化的基本原理
伪彩色化的基本思路是利用一个映射函数，将灰度值转化为伪彩色值。这一过程通常使用查找表（LUT）来实现。借助
如题
1.基于直方图的图像增强原理 1.1直方图是什么？直方图分为一维直方图和二维直方图。文本仅介绍一维直方图，读者可举一反三学会二维直方图。如上就是一张图片的一维直方图，一维直方图描述的是图片的灰度图形式中灰度级与数量的关系，x轴表示灰度级，y轴表示该灰度级的像素点数量。以下都将一维直方图简称为直方图。1.2直方图与图像增强图像的明暗状况与对
OpenCV版本：4.6.0.66算法实现思路：颜色识别(红色)形态学去噪轮廓检测多边形拟合透视矫正代码实现：import cv2
import numpy as np
# 可视化
def img_show(name, img):
cv2.namedWindow(name, 0)
cv2.resizeWindow(name, 1000, 500)
cv2.imshow(
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2023-09-25 13:02:21
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（一）问题的提出接到一个问题问我，用OpenCV将彩色视频转换为灰度视频并存储到本地磁盘的实践失败，之所以无法存储提问人怀疑是视频编码的问题。（二）问题的分析1.OpenCV作为一个非常好的辅助编程的东西，应该是经受得住考验的，怀疑是视频编码出问题不靠谱2.直觉反应是在写入视频的时候，写入的帧图像存储格式和写入器定义的帧图像格式不符，导致内存报错3.接收源代码发现有一段代码是这么写的：CvVide
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2024-06-26 15:38:12
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imread函数读入图像：只需要将imread的第二个参数置为0即可。Mat imread(const string& filename, intflags=1 );第一个参数是载入图片名，第二个参数是int类型的flags，为载入标识，它指定一个加载图像的颜色类型。自带缺省值1。enum
{
/* 8bit, color or not */
CV_LOAD_IMAGE_UNC
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2023-07-07 23:33:50
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cvtColor函数1.函数原型void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 )This function only supports YUV420 to RGB conversion as of now.2.函数功能cvtcolor()函数是一个颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV，HSI等
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2024-03-26 16:03:08
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第3章 彩色空间互转本章思维导图本章内容概要算法理论介绍与资料推荐1、RGB与灰度图互转2、RGB与HSV互转基于OpenCV的实现C++ 本章思维导图（待更新）本章内容概要图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间，所以图像彩色互转是十分重要
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2024-05-06 16:53:54
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文章目录一些说明关于示例代码关于依赖环境关于教材灰度图、亮度图（Gray Image）彩色图转灰度图一般亮度转换（luminosity method）亮度优先转换（luminosity priority）平均值转换（average method）最小亮度转换（minimum luminosity）最大亮度转换（maximum luminosity）效果对比二值化 一些说明关于示例代码我的图像算法
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2024-05-22 00:01:00
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# Opencv Python 伪彩色实现指南
## 1. 介绍
在本文中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV库实现伪彩色效果。伪彩色是一种将灰度图像转换为彩色图像的技术，通过将不同的灰度值映射到不同的颜色上，使图像更加鲜艳并增加对比度。
## 2. 实现步骤
下面是实现伪彩色效果的步骤，我们可以使用表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2023-08-26 15:18:09
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1.什么是直方图？ 举个例子：2.直方图均衡化 代码：//先要将图像转换为灰度图像
cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
namedWindow("input_image", WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("output_Img", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input_image", gray
每个代码片都比较短，所以放在一起。 灰度图原图：均值滤波滤波模板中的所有元素均为1/k，大小为k×k，未对边缘进行处理。 代码：#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;
void main()
{
Mat srcImage = imread("1.jpg", 0);
Mat dstImage_Average
OpenCV实现彩色图像转换为灰度图及二值化处理环境win10+vs2019+OpenCV4.5.1#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream&g
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2023-10-26 22:32:39
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opencv之伪彩变换我们在处理红外图像时，由于红外图像都是16位的数据，灰度范围较大，对比度不明显，经常通过直方图均衡的方式将图像增强进行8位的显示。红外图像在一定程度上反映了环境中物体的温度变化——我们可以认为较暗的图像区域表示的是温度较低的区域（蓝色来表示），更加明亮的区域认为是温度较高的区域（红色来表示），进而将灰度图转变为彩色数据便于人类的视觉系统进行可视化。用伪彩色更好地显示数据的其他
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2023-12-26 11:11:03
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1.读取并显示图像 opencv 支持读取bmp,jpg,png,tiff等常用格式 import cv2 img=cv2.imread(“D:\cat.jpg”) cv2.imshow(“Image”,img) #在窗口中显示图像 cv2.waitKey(0) #如不添加这句，在IDLE中执行窗口直接无响应 cv2.destroyAllWindows() #最后释放窗口 2.创建复
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2024-03-29 07:30:44
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文章目录一、HSV二、图像阈值三、图像平滑四、形态学-腐蚀操作五、形态学-膨胀操作六、开运算与闭运算七、梯度运算八、礼帽和黑帽 一、HSV相对于RGB空间，HSV空间能够非常直观的表达色彩的明暗，色调，以及鲜艳程度，方便进行颜色之间的对比.H - 色调（主波长）。 S - 饱和度（纯度/颜色的阴影）。 V值（强度）。 显示HSV图像：import cv2 #opencv读取的格式是BGR
im
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2024-02-20 20:21:30
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前言图像锐化 (image sharpening) 是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。实现效果原图USM锐化Laplace锐化 上面三图从左到右分别是原图、USM锐化、Laplace锐化后的
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2024-05-27 16:07:44
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图像灰度化 图像灰度化就是彩色图像转化成为灰度图像，即剔除彩色图像中的彩色信息，只包含亮度信息。彩色图像中的每个像素的颜色有三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万的颜色的变化范围。而灰度图像是三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理中一般先将各种格式的图像转变成灰度图像
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2024-06-06 04:15:59
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任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度： 1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位方法：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;
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2023-06-12 11:55:32
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