我这里使用的是opencv3.0。0的版本，运行环境为vs2013实现代码#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\types_c.h>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.h
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2023-07-06 15:37:01
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彩色图片可以通过python运行得到灰度图import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread("xg11.jpg")
# 灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示
cv2.namedWindow('gray', 0)
cv2.imshow("gray", gray)
cv2.waitKey()
cv2.de
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2023-07-02 15:15:52
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如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识，结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。1. 图像灰度化1.1 图像灰度化的目的 将彩
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2023-07-26 21:37:28
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# Python OpenCV灰度化
## 1. 简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它广泛应用于图像和视频处理、目标检测和识别、机器学习等领域。灰度化是图像处理中的一种常见操作，它将彩色图像转换为灰度图像，使得每个像素的取值只有一个亮度值。
在本文中，我们将使用Python编程语言和OpenCV库来实现图像的灰度化操作。我们将介绍灰度化的原理、代码实现以及应用示例。
## 2.
原创
2023-09-13 11:57:00
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目录1 图像灰度化原理2 图像颜色空间转换3 OpenCV图像灰度化处理3.1 最大值灰度处理3.2 平均灰度处理3.3 加权平均灰度处理参考资料1 图像灰度化原理在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。彩色图像通常包括R、G、B三个分量，分别显示出红绿蓝等各种颜色，灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。灰度图像中每个像素
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2023-12-19 17:44:28
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opencv——图像灰度化彩色图像转换灰度图像在OpenCV中很容易地将彩色图像转换为灰度图像，这是许多图像处理和计算机视觉算法的常见预处理步骤。话不多说直接上代码#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
cv::Mat image = cv::imread("input_image.jpg");
cv
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2024-08-15 22:59:40
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灰度图像灰度化，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。图像的灰度化一般作为图像的预处理步骤，为之后更复杂的图像处理做准备。另一方面，将图像灰度化也可以作为一个简常见的滤镜效果。灰度化方法一般将图像灰度化由分量法、最大值法、平均值发以及加权平均法4种。图 1：bo
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2023-09-08 22:52:30
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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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阈值操作类型这5种阈值操作类型保留opencv tutorials中的英文名称，依次为：Threshold Binary：即二值化，将大于阈值的灰度值设为最大灰度值，小于阈值的值设为0。Threshold Binary, Inverted：将大于阈值的灰度值设为0，大于阈值的值设为最大灰度值。Truncate：将大于阈值的灰度值设为阈值，小于阈值的值保持不变。Threshold to Zero：将
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2024-05-24 20:21:37
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title: 图片的四种灰度化方式 author: BbiHH tags:Naoqi机器人 categories:openCV图片变化 date: 2019-08-20 15:07:00(原创)图片灰度化灰度化，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。一般有分量法
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2023-12-16 00:28:26
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因为要自动检测裂缝，就考虑到了图像的二值化处理，虽然C#可以实现二值化处理，但是是逐个像素点处理，这样处理起来费时费力。不是想要的结果，所以还是用Opencv处理起来方便很多，其实很多Python程序处理起来也是很方便，后续没事可以研究研究C#调用Python混合开发，后续会更新图像灰度化方法1：求出每个像素点的RGB三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量方法2：求RGB和YU
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2023-12-12 19:03:03
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Java基于opencv实现图像数字识别(三)—灰度化和二值化一、灰度化灰度化：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值；因此，灰度图像每个像素点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求像素点的灰度值，opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下；
：）Gray = 0.072169 * B + 0.7
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2023-06-05 00:08:37
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1.首先将彩色图像转化为灰度图像：（cv库中有直接读灰度图的操作，下面是算法思想，毕竟搞懂原理还是好一点）灰度图像是指在RGB模型中，当R=G=B时，彩色表示一种灰度颜色，其中R（或G、B）的值叫做灰度值[1]，灰度值的取值范围为0~255，其中灰度值为0时表示黑色，为255时表示白色，中间的值代表不同程度的灰色。将彩色图像灰度化的方法有以下四种：1.分量法将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图
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2023-12-05 21:57:49
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一、开发前准备pycharm版本：2023.1 python版本：3.7.5 opencv-python版本：4.5.4.60二、图像的灰度转换灰度处理的操作很简单，只需要在第一部分的基础上加上一行代码即可，完整代码如下：import cv2
img = cv2.imread('st.jpg')
cv2.imshow('img', img)
# 对图像进行灰度转换
gray_img = cv2.
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2023-08-29 11:04:18
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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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利用OpenCV计算并绘制灰度直方图 #include <cv.h>
#include <highgui.h>
#pragma comment( lib, "cv.lib" )
#pragma comment( lib, "cxcore.lib" )
#pragma comment( lib, "highgui.lib" )
int main()
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
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2024-02-23 11:52:45
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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
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2023-08-09 19:22:37
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2.opencv的图像灰度处理方法：· 图像灰度化处理就是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。彩色图像通常包括R、G、B三个分量，分别显示出红绿蓝等各种颜色，灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素
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2024-01-02 13:44:26
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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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