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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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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一、目标本博客教您怎样使用cvtColor函数将彩色图片转化成灰度图片。二、函数说明void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 ) src和dst分别是待转的图像（src）和待转图像转换后的图像（dst）；code是一个掩码，表示由src到dst之间是怎么转的，比如是彩色转为灰度，还是彩色转为HSI模式
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2023-10-10 09:41:35
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# Android OpenCV 图片灰度化：一步步带你走进图像处理的世界
在当今数字化时代，图像处理技术已深入到我们生活的方方面面。手机摄影、视频监控、医学影像等领域都离不开图像处理技术。而在众多的图像处理操作中，灰度化无疑是最基础也是最重要的一种操作。本文将带你通过 Android 平台使用 OpenCV 库实现图片的灰度化，并提供详细的代码示例和理论分析。
## 什么是灰度化？
灰度化
原创
2024-09-27 07:04:41
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# 使用 Java OpenCV 实现图片灰度化的完整指南
在开发图像处理应用时，将彩色图像转换为灰度图像是一个非常常见的需求。Java OpenCV 库提供了强大的图像处理能力，今天，我们将一起学习如何使用 Java OpenCV 将图片灰度化。
## 流程概述
以下是实现图像灰度化的流程图：
| 步骤 | 描述
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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# 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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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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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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# 如何实现图片的灰度化处理
图片灰度化是图像处理领域中的常见操作，它通常用于简化图像分析、减少运算复杂度或增强某些特征等。本文将指导你使用Python实现图像的灰度化处理，适合刚入行的小白。
## 实现流程概述
首先，我们需要对整个过程进行一个简单的概述。以下是实现图片灰度化的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|----
原创
2024-09-18 06:02:26
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# 在Android中使用OpenCV实现图片灰度和二值化
在现代移动应用开发中，处理图像以达到特定效果是一个常见的要求。本文将指导你如何在Android中使用OpenCV实现图片的灰度化和二值化。我们将分步骤进行，下面是整个过程的概述：
## 处理流程概述
| 步骤 | 任务描述 | 所需工具 |
|------|--
原创
2024-09-21 03:56:39
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# 基于Java和OpenCV实现灰度化图片与背景转换
在图像处理领域，将彩色图像转换为灰度图像是常见的任务之一。灰度化不仅有助于减少计算量，还能增强图像分析时的特征提取效果。本文将介绍如何使用Java与OpenCV进行图片的灰度化和背景转换，并附带相应的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机
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()
OpenCV4-图像二值化图像二值化1.环境配置OpenCV版本：OpenCV4.12.图像二值化二值图像：图像中的像素灰度值无论在什么数据类型中都只有最大值和最小值两种取值。这种“非黑即白”的图像称为二值图像。将非二值图像经过计算变成二值图像的过程称为图像的二值化。3. threshold()函数double cv::threshold(InputArray src,
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2023-12-01 11:43:30
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