opencv学习第三天，今天学习一下灰度变换，我对图像不是太了解，我还特地学了一下灰度变换与像素的区别：像素、灰度、RGB、分辨率_y_xxiii的博客_像素值和rgb的关系先来梳理一下不太懂的知识点：1.关于cvtColor函数，cvtcolor()函数是一个颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV，HSI等颜色空间转换。也可以转换为灰度图。OpenCV学习cvtColor函数_1_blue
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2024-08-03 23:04:54
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# 灰度拉伸：图像处理中的一种重要技术
## 引言
在图像处理中，灰度拉伸是一种用来增强图像对比度的方法。它通过调整图像中的像素强度值，以达到优化和改善视觉效果的目的。本文将介绍灰度拉伸的基本原理、具体实现方法及其在Python中的应用，并借助简单的代码示例来帮助读者更好地理解这一技术。
## 灰度拉伸的基本原理
灰度拉伸的基本原理是通过线性变换将输入图像的灰度值范围扩大到全灰度范围，即从
# 实现灰度拉伸Python教程
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 读取图片
读取图片 --> 灰度化
灰度化 --> 灰度拉伸
灰度拉伸 --> 保存图片
保存图片 --> 结束
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------------
原创
2024-05-01 07:11:05
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入手opencv，最好的方法就是对应着程序进行学习是一个很好的方法，通过一些单个程序来了解图形处理的一些知识。这篇文章将介绍下面三个小任务。通道变换，灰度化，普通二值化。本文以C++版本进行代码介绍。Q1：通道变换一幅常规彩色的图像由BGR三通道组成，opencv提供cv::imread函数读取的彩色图像通道就是按照BGR的顺序进行排列的。opencv中也提供了模板类Vec，它可以表示一个向量。比
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2024-02-15 16:19:49
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openCV知识点总结知识点补充RGB格式：图像像素由RGB三种颜色组合而成
灰度图：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。
二值图：图像的二值图，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像
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2023-08-07 23:21:54
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'''
图像的缩放
INTER_NEAREST 最近邻插值
INTER_LINEAR 双线性插值（默认设置）
INTER_AREA 使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的
结果。 但是当图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。
INTER_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4 8x8像素邻域的
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2024-05-14 21:08:15
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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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图像增强的目的：改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理。通过图像增强，可以减少图像噪声，提高目标与背景的对比度，也可以增强或抑制图像中的某些细节。---------------------------------------------------------------------------------------------------灰度变换：把原图像的像素灰度经过某个函数变
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2024-06-19 20:48:10
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矩是描述图像特征的算子，如今矩技术已广泛应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等领域。常见的矩描述子可以分为以下几种：几何矩、正交矩、复数矩和旋转矩。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。图像矩这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的
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2024-10-28 06:50:49
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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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1、线性变换灰度的线性变换将图像中的所有像素点的值按线性变换函数进行变换。在曝光不足或过度的情况下，图像的灰度值会局限在一个很小的范围内，这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有层次的图像。针对这一情况，使用一个线性单值函数对图像内的每一个像素做线性扩展，将有效地改善图像的视觉效果。线性变换原理如图所示。 根据上图，以曝光不足为例，假设原图像f(x,y)的灰度范围是[a,b]，期望经过灰度线
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2023-12-26 13:29:37
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绘制灰色直方图函数原型（有三个重载类型）： OpenCV3帮助文档void cv::calcHist (
const Mat * images,
int nimages,
const int * channels,
InputArray mask,
OutputArray hist,
int dims,
const int * histSize,
const float ** r
1、图像点的运算1.1 线性灰度变换假定原图像A（x,y)的灰度变换范围为[a,b]，处理后的图像B（x,y)的灰度扩展为[c,d],利用imadjust()函数。close all;clear all;clc;
gamma=0.5;
I=imread("YW.jpg");
R=I;
R(:,:,2)=0;
R(:,:,3)=0;
R1=imadjust(R,[0.5 0.8],[0 1],gam
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2024-09-27 09:03:20
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一、基本知识图像对比度是指：一副图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比度越大；一般来说图像对比度越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽；对比度小让整个画面都灰蒙蒙；图像饱和度是指：图像的鲜艳程度，也是色彩的纯度。饱和度取决于图像中该色中含色成分和消色成分的比例；纯的颜色饱和度都大；图像的亮度是指：图像的明暗程度； 直方图均衡化以及灰度拉伸都是属于图像
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2024-03-05 22:25:56
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一、图像增强有空间域增强和频域增强2种方法，然后其中不同的方式：如上图1、空间域增强：直接对构成图像像素的灰度级操作a.灰度变换T作为变换函数有线性和非线性变换，线性变换可以直接进行灰度拉伸，其中分段线性变换可以突出感兴趣区域，抑制不感兴趣区域 非线性变换有对数变换、幂次变换、直方图均衡等方式：对数变换可以拉伸低灰度值区域，对高灰度值区域进行抑制，适合窄带地灰度图像，就是适合暗的图；对于
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2023-07-05 13:35:38
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目录1.图像均衡化 2.图像卷积3.高斯模糊4.高斯双边模糊1.图像均衡化 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现直方图均衡
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2024-05-07 11:27:37
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文章目录前言一、图像直方图统计灰度值数目的calcHist（）函数原型： 前言记录学习opencv中有关图像直方图绘制的方法一、图像直方图图像直方图是对图像的像素进行统计，不受到图像的旋转和平移等效果。图像直方图具有平移不变性、放缩不变性等优点，可以用来查看图像整体的变化形式，比如图像是否过暗、图像像素灰度值主要集中在哪些范围。同时在对数字的识别当中，图像直方图也会发挥显著的作用。图像直方图的横
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2024-06-26 11:14:40
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文章目录一、真彩色图像转化为灰度图像二、真彩色图像转化为索引图像三、灰度图像转换为索引图像四、索引图像转换成灰度图像五、索引图像转RGB图像六、灰度图转二值图七、数字矩阵转灰度图完整目录 一、真彩色图像转化为灰度图像Matlab函数：rgb2gray>> I = imread('huoying1.jpg');
>> gray_I = rgb2gray(I);
>&g
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2024-03-17 14:20:26
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目录 1、图像像素点2、灰度化3、二值化4、使用open cv库进行图片的灰度化、二值化4.1、将图片转换为灰度图4.2、将灰度图转换为二值化图图片1、图像像素点在图像处理中，用RGB三个分量（R：Red，G：Green，B：Blue），即红、绿、蓝三原色来表示真彩色，R分量，G分量，B分量的取值范围均为0~255，比如电脑屏幕上的
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2024-04-17 09:24:05
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基于Python详解伽马变换在数字图像处理的作用
1. 概述¶
数字图像处理中分段变换就是对不同的灰度区间应用不同的变换函数，从而可以增强感兴趣的灰度区间、抑制不感兴趣的灰度级 分段线性函数的优点是可以根据需要拉伸特征物的灰度细节，一些重要的变换只能用分段函数来描述和实现，缺点则是参数较多不容易确定 分段线性函数典
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2024-04-08 08:20:55
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