文章目录前言一、灰度变换1.灰度反转2.对数变换3.冥律（伽马）变换二、opencv函数笔记1.cvtColor函数2.normalize函数3.convertScaleAbs函数 前言数字图像处理c++ opencv（VS2019 opencv4.53）持续更新一、灰度变换灰度变换原理：利用变换函数T将原图像素灰度值r映射为像素值s。1.灰度反转灰度反转：将亮暗对调，可以增强图像暗色区域中的细
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2023-12-01 09:19:16
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OpenCV 计算图像的直方图计算图像的直方图是图像处理领域一个非经常见的基本操作。 OpenCV 中提供了 calcHist 函数来计算图像直方图。只是这个函数说实话挺难用的，研究了好久才掌握了些主要的使用方法。calcHist 函数 C++ 的函数原型例如以下：void calcHist(const Mat* images,
int nimages,
const int*
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2024-06-11 15:32:46
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在这篇文章中，我将详细介绍如何在Java中使用OpenCV实现灰度反转的过程。这项技术在图像处理和计算机视觉领域中非常常见，能够帮助我们快速地处理和分析图像的颜色信息。下面是整个实现过程的详细记录。
### 环境预检
在开始之前，我们需要做一些硬件和软件的预检，确保一切顺利。我们将用四象限图来展示相关的兼容性分析，以及在下面的表格中列出所需的硬件配置。
```mermaid
quadrant
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
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2024-03-25 17:14:50
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实验截图：灰度值反转:对数变换（进行对数变换不同量级的结果）：伽马变换（伽马变换量级为0.4和1.4时）：实验代码：灰度值反转(1):img1 = imread('shadow.PNG');%读取图片
img2=rgb2gray(img1);%转成灰度图
img = imadjust(img2, [0,1], [1, 0]);%反转灰度值
subplot(121);
imshow(img2)
ti
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2023-12-06 23:48:06
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# OpenCV Python 灰度图反转
在图像处理中，灰度图像反转是一种常见的操作，可以通过将图像的亮度值逆转来创建一个新的图像。这种操作常用于增强图像的对比度，使图像更加清晰明亮。本文将介绍如何使用OpenCV和Python来实现灰度图像的反转。
## 灰度图像简介
在开始之前，让我们先了解一下灰度图像。灰度图像是一种只包含灰度级别而没有颜色的图像。在灰度图像中，每个像素的值表示其亮度
原创
2023-08-26 08:41:16
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# 使用 OpenCV 实现灰度反转函数
在学习计算机视觉和图像处理时，OpenCV 是一个非常强大的工具。今天，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 库实现图像的灰度反转。这项任务不仅可以帮助你更好地理解图像处理的基本概念，还能提高你对 OpenCV 的应用能力。接下来，我们将通过一个简单的流程来完成这个任务。
## 流程概述
以下是实现 OpenCV 灰度反转函数的步骤：
原创
2024-10-26 06:09:54
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彩色图像的颜色反转# RGB 255-R=newR
# 0-255 255-当前
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image0.jpg',1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
# 目标图片的深度为3，彩色图片
dst = np.zeros((hei
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2024-10-11 20:27:41
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# 灰度值反转及其在Python OpenCV中的应用
在图像处理中，灰度值反转是一种常用的操作，用于将图像的亮度值反转。这意味着较暗的像素变得更亮，而较亮的像素变得更暗。灰度值反转在图像增强、边缘检测和特征提取等领域都有广泛的应用。
## 灰度值反转原理
在RGB图像中，每个像素点的颜色由红、绿、蓝三个通道的亮度值组成。灰度值是将这三个通道的亮度值进行加权平均后得到的。在灰度值反转中，我们
原创
2024-02-02 11:14:30
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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
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2023-11-20 10:40:07
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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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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
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2024-03-28 19:01:33
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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
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2023-08-09 14:41:35
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【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
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2024-06-05 07:16:03
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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
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2024-03-06 00:27:27
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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
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2024-06-05 19:32:08
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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
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2023-10-04 21:07:54
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OpenCV–图像转化为灰度图、HSV图一、灰度图图像灰度值的概念是什么？ 灰度也可以认为是亮度，简单说就是色彩的深浅程度。实际上在我们的日常生活中，通过三原色色彩深浅的组合，可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多，也就意味着色彩表现力更加丰富，能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度，能显示的颜色就是16*16*16=4096色。不过目前产品256级灰度已经非常地普遍了。
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2024-05-08 22:39:19
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返回OpenCV-Python教程在OpenCV中通常使用cvtColor()进行色彩空间的转换，它可以实现彩色图像在各种色彩空间里的转换，也可以用于彩色图像和灰度图像之间相互转换，但是在彩色图像转换到灰度图像后，再用该灰度图转换回彩色图像只是名义上多通道的彩色图像，人眼看到的却不是“彩色”了。下面这个例子展示了这个彩转灰、灰转彩的过程：#vx:桔子code / juzicode.com
impo
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2023-06-29 14:28:51
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# 反转灰度图像素值的 Python 实现
在计算机视觉和图像处理领域，图像的操作和处理是非常重要且常见的任务。反转灰度图像素值是处理图像的一种基本操作。本文将向大家介绍什么是灰度图像、如何反转其像素值，并提供详细的 Python 代码示例。
## 什么是灰度图像？
**灰度图像**是指每个像素仅用灰度值表示的图像。与 RGB 彩色图像不同，灰度图像没有颜色信息，仅仅用亮度值来表现不同的色彩
原创
2024-08-02 12:18:24
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