在图像处理领域，二值图像运算量小，并且能够体现图像的关键特征，因此被广泛使用。将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值，然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理，即将其灰度值与所设置的门限进行比对，从而得到二值化的黑白图。这样一种方式因为其直观性以及易于实现，已经在图像分割领域处于中心地位。本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结，全文描述了作者对每种算法的理解，并基于Ope
python+opencv图像处理(二)----图像变换自然界中有很多的颜色，红红的花，绿绿的草，蓝蓝的天，白白的云，多姿多彩的世界，美轮美奂的图像。通过手机，照相机就可以定格每一个美的瞬间。但是，当把这些景象定格的时候，就被采样、量化成了数字图像了。数字图像就是计算机当中处理的图像，也是我们所处理的图像。彩色图像有很多的理论，RGB三基色理论啊，HSI彩色模型啊，那些我也还搞得不是特别清楚，就不
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2024-03-05 10:10:47
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1、图像简介图像主要是由一个个像素点组成。 计算机中的像素点的取值范围为0~255，数值大小表示该点的亮度。 RGB称为图像的颜色通道，其中R表示红色通道，G表示绿色通道，B表示蓝色通道。 灰度图只有一个通道，该通道主要用于表示亮度。2、读取图像OpenCV 提供了函数 cv2.imread() 来读取图像，该函数支持各种静态图像格式，比如 *.jpg、*.png、*.jp2、*.dib、*.bm
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2023-11-09 09:17:40
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因为之前参加恩智浦的比赛所以没有时间写第二讲，今天抽出了时间写写第二讲，图片的读取及图片灰度化，下一讲会讲比赛用的最广的单目标识别。图片的读取** 在Opencv中有自己的图片读取函数imread（英文：image read），自动将JPG图片读入，输出为Mat形式 注意这里的Mat和数组是有很大区别的，有兴趣的可百度**** 所以调用图片之前我们需要先建立一个空Mat来承载图片，然后用imrea
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2023-11-03 08:59:39
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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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图像的基本操作一、图像色彩空间转换1.1 基本知识1.2 创建类1.3 编写主函数1.4 测试结果二、图像对象的创建与复制2.1 什么是Mat2.2 创建空白图像2.3 图像的复制 一、图像色彩空间转换1.1 基本知识色彩空间转换函数：cvtColorCOLOR_BGR2GRAY = 6 //6彩色到灰度
COLOR_GRAY2BGR = 8 //8灰度到彩色
COLOR_BGR2HSV = 4
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2023-11-13 22:22:58
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# 如何在Python中使用OpenCV将图像转换为灰度图
在现代计算机视觉中，图像处理是一项重要的技能。将彩色图像转换为灰度图像是许多图像处理任务的基础。本篇文章将指导你如何在Python中使用OpenCV库实现这一目标。
## 流程概述
我们将完成以下几个步骤，将一张彩色图像转换为灰度图像：
| 步骤 | 描述 |
| -------
原创
2024-10-31 06:21:19
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代码如下：from PIL import Image
import os
path = r'图片存储的路径'
newpath = r'转换后存储图片的路径'
def RGBtoGray(path):
files = os.listdir(path)
for file in files:
imgpath = path + '/' + file
#
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2023-06-29 14:05:02
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1.在CRMBCheckDoc.h中添加变量
public:
IplImage *TheImage; //定义图像指针，类型IplImage
IplImage *GrayImage;
2.CRMBCheckDoc类初始化和析构函数
CRMBCheckDoc::CRMBCheckDoc()
{
// TODO: add one-time construction c
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2023-07-21 21:35:34
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将彩色图片变成灰度图片的两种方式：
1.使用openCV
2.使用IOS系统自带的开发库实现
3.实现架构布局（设计模式：策略模式）
第一：使用openCV
1.下载openCV框架：http://opencv.org/2.导入项目
3.创建渲染灰度图片类：
#import "ImageUtils.h"
//第一步导入OpenCV 头文件
#import <opencv2/opencv.h
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2023-07-27 21:41:22
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# 使用 OpenCV 将 RGB 转换为灰度图像的详细教程
在计算机视觉领域，将彩色图像转换为灰度图像是一个常见的操作。这里，我将教你如何使用 Python 和 OpenCV 实现这一过程。我们将以简单易懂的步骤阐述整个流程，确保你能够快速上手。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看实现这一功能的总步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------
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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256256 OpenCV可以将彩色图转换成灰度图，这不难理解。但是OpenCV能将灰度图转换成彩色图，这也太厉害了吧。想象一下，将图1中的灰度图输入进去，出来的竟然是图2这种的彩色图，也太不可思议了，可事实是我想多了。 图1 lena_gray 图2 lena_rgb 首先看看彩色图是怎么转换成灰度图的，先读入照片 import cv2
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2023-10-12 08:48:04
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OpenCV中提供了非常多处理图片的强大函数，能够对非常多格式的图片 加特效。有点实现Photoshop里的工具的感觉。 以下先介绍一些简单和常见的特效。二值化（Image Threshold）參考这里：Image Processing二值化仅仅能处理灰度图。而所谓的灰度图。就是一幅仅仅用 0-255 这个范围来表示每个像素点的图像。灰度图没有色彩信息，看起来灰萌灰萌哒；可是又不全然仅仅有黑白两种
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2024-02-22 14:10:39
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二值化非0元素取1法非零元素取一法是最基础的二值化算法。顾名思义，非零取一就是对于灰度图像f，若某像素灰度值为零，则其灰度值不变，仍为零;对于灰度值不为零的像素，将其像素值全部变为255。img = np.zeros((w, h), dtype=np.uint8)
for j in range(h):
for i in range(w):
if grey[j, i]
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2023-08-04 13:34:02
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对图片进行操作时经常会涉及到不同通道数据提取，在OpenCV中提供了很多比较便捷的操作函数，本文涉及函数如下：1.cvtColor 颜色空间转换 2.convertTo 图片数据类型转换 3.split 图片通道分离 4.merge 图片不同通道合并 5.extractChannel 抽取图片某一个通道 6.applyColorMap 灰度图转伪彩色图1.函数cvtColor定义：void cvt
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2023-10-12 06:21:24
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这篇文章只罗列出一些最简单的图像格式转换方法。1，RGB图像转与灰度图相互转换从视觉角度来看rgb图像是有色彩的，而灰度图则只有255种灰色。从矩阵来看，rgb是个三维矩阵--三个二维矩阵落在一起，一层是R一层是G一层是B。灰度图是个二维矩阵。从rgb图像转换为灰度图很容易：rgb2gray(f) 一个函数搞定。至于原理是什么，没时间管它因为暂时用不着，感兴趣的有时间可以了解一些。但是从灰度图转换
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2023-10-05 10:22:51
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opencv实验的小总结，对很多原理不是很理解，便打算做个记录方便自己以后回顾。代码和相关图片都上传至个人仓库opencv-python了，以方便自己查阅复习。（一）使用OpenCV进行RGB到HSV和YUV色彩空间转换，并显示保存。• HSV分别是色调（Hue），饱和度（Saturation）和明度（Value）•YUV中Y表示明亮度，U、V表示色度(浓度)；色度信号是由两个互相独立的信号U和V
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2023-08-04 15:48:19
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< python PIL - 批量图像处理 - RGB图像生成灰度图像 >直接用python自带的PIL图像库，将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像from PIL import Image
import os.path
import glob
def convertjpg(jpgfile,outdir):
try:
image_
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2023-06-29 14:20:24
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图像类型转换函数表函数名函数功能dither图像抖动，将灰度图变成二值图或将真彩色图像抖动成索引色图像gray2ind将灰度图像转换成索引图像grayslice通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像im2bw通过设定亮度阈值将真彩色，索引色，灰度图转化成二值图像ind2gray将索引图像转化成灰度图像ind2rgb将索引图像转化成真彩色图像mat2gray将数值矩阵转换成灰度图像rgb2gray将
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2024-04-01 11:54:17
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