# OpenCV Python图像灰度线性变化实现教程
## 1. 简介
在这篇教程中，我将向你展示如何使用OpenCV库和Python编程语言实现图像灰度线性变化。图像灰度线性变化是一种常见的图像处理方法，用于调整图像的亮度和对比度。
在开始编写代码之前，让我们先来了解一下整个实现的流程。下面是实现图像灰度线性变化的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-12-31 06:26:18
149阅读
1、C#图像处理基础 （1）、Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图，此位图由图形图像及其属性的像素数据组成，因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象。该类的主要方法和属性如下：GetPixel方法和SetPixel方法：获取和设置一个图像的指定像素的颜色。 PixelFormat属性：返回图像的像素格式。 Palette属性：获取或设置图像所使用的颜色调色板。 H
什么是直方图什么是直方图? 直方图是对数据的集合 统计 ，并将统计结果分布于一系列预定义的 bins 中。 这里的 数据 不仅仅指的是灰度值 (如上一篇您所看到的)， 统计数据可能是任何能有效描述图像的特征。 先看一个例子吧。 假设有一个矩阵包含一张图像的信息 (灰度值 0-255):如果我们按照某种方式去 统计 这些数字，会发生什么情况呢? 既然已知数字的 范围 包含 256 个值, 我们可以将
转载
2024-04-29 23:27:42
19阅读
在本篇博文中，我们将深入探讨“基于 OpenCV 的线性灰度变化 Python”这一主题，这不仅是一个图像处理的基础知识，也是我们理解和操作图像的关键组成部分。线性灰度变化主要用于调整图像的亮度和对比度，广泛应用在图像增强和计算机视觉领域。
### 背景描述
线性灰度变化是通过线性函数来实现的，在这一过程中，输入图像的每个像素值通过特定的线性公式变换为新的像素值。线性灰度变化的主要目标是亮度调
图像的灰度变化图像的灰度变化图像的灰度变化
原创
2021-08-02 14:04:43
4957阅读
Gamma校正（C++、OpenCV实现）
1.作用：
Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系：
伽玛校正由以下幂律表达式定义：
2.函数原型
1 void calcHist( const Mat* images, int nimages,
2 const int* channels,
转载
2020-10-12 15:59:00
853阅读
2评论
1 摘要本实验实现灰度级减少和图像缩放的功能，主要分三个部分：编写一个以2的幂次方将给定图像的灰度级从256减少到2的程序；编写一个基于像素复制方式进行图像缩放的程序；编写一个以双线性插值技术进行图像缩放的程序，程序的输入输出参数为结果图像的水平和垂直方向的像素值，并用这两种缩放程序将图像从10241024缩小到256256，并且解释产生差异的原因。2 相关技术2.1 图像灰度级减少改变图像灰度级
转载
2024-09-28 21:04:03
59阅读
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
转载
2024-03-05 22:25:56
95阅读
代码地址：https://github.com/Code-0x00/pyCV我自己的参考：https://github.com/mjiansun/Gray-Level-Cooccurrence-Matrix简介灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，GLCM）统计了灰度图中像素间的灰度值分布规律以区分不同的纹理。度共生矩阵可以定义为一个灰度为i ii的像素点与
转载
2023-08-21 16:02:16
160阅读
对这个工具，你一定很熟悉吧，Photoshop里有，很多简单的图像处理软件里面也会有那这个工具到底是什么意思呢，它和我们要讲到的灰度变换有很大的关系 在图像处理中，像图像度变换和直方图均衡都属于点运算范畴。处理时作用域是单个像素有表达式： g(x,y) = T[ f(x,y) ] T为映射关系在点运算中，映射关系是关键，它描述了输入灰度级和输出灰度级之间的关系。灰度变换
转载
2024-03-08 13:01:26
59阅读
好久没更新，趁今天要做核酸回不了宿舍，把今天的学习的opencv知识先记录一下！运行环境是：pycharm话不多说，献上代码再说：import cv2 # opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取图片；括号里面填写好路径就行！！
img = cv2.imread("./123.jpg")
pr
转载
2023-10-09 16:48:36
143阅读
python验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别 更新时间：2018年06月04日 11:04:53 作者：Hi!Roy! 我要评论这篇文章主要给大家介绍了关于python验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面随着小编来一起学习学习吧前言
·对于部分图像，会出现整体较暗或较亮的情况，这是由于图片的灰度值范围较小，即对比度低。实际应用中，通过绘制图片的灰度直方图，可以很明显的判断图片的灰度值分布，区分其对比度高低。对于对比度较低的图片，可以通过一定的算法来增强其对比度。常用的方法有线性变换，伽马变换，直方图均衡化，局部自适应直方图均衡化等。1. 灰度直方图及绘制灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率。其横坐标一般为0-
转载
2023-11-17 20:40:19
242阅读
方法一：使用PIL库中的Image模块：import numpy as npfrom PIL import Imageimg = np.array(Image.open(imgfile).convert('L'), 'f') #读取图片，灰度化，转换为数组，L = 0.299R + 0.587G + 0.114B。'f'为float类型
print("Image方法的结果如下：")
print
转载
2023-06-27 11:10:02
195阅读
图片的灰度化可以通过cv2读取时候的第二个参数来实现方法一通过使用cv2来实现，实现代码如下import cv2
# 读取图像,参数1图像路径，参数2：1代表彩色图像，0代表灰度图像
im = cv2.imread('data/lena.jpg', 0)
# 打印图像尺寸
print(im.shape)
# 查看数据类型
print(type(im))
# 指定路径保存图像
cv2.imw
转载
2023-06-11 14:55:38
188阅读
在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图。首先导入包：import numpy as npimport cv2import tensorflow as tffrom PIL import Image方法一：在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图：img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print("cv2.imrea
转载
2023-06-02 14:34:11
518阅读
前言写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种：图像类滑动类点击类语音类今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤：灰度处理增加对比度(可选)二值化降噪倾斜校正分割字符建立训练库识别由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而
转载
2023-08-23 20:37:57
88阅读
https://featurize.cn/notebooks/5a36fa40-490e-4664-bf98-aa5ad7b2fc2f 深度学习一般是用 Python 写的，人工智能一般是用 PPT写的。小伙伴：那我还是学深度学习好了，但是那些图片文件怎么就可以送到模型里面去呢？我需要打印出来吗？ 你不需要打印出来！数字图像由像素组成，像素由一系列
转载
2023-07-09 22:14:51
446阅读
1.参数的更新*神经网络的学习目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数，这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（1）SGD（随机梯度下降法） （2）Momentumv对应物理上的速度，表示了物体在梯度方向上受力，在这个力的作用下，物体的速度增加（3）AdaGrad AdaGrad会为参数的每个元素适当的调整学习率 h保存了以前的所有梯度值的平
转载
2024-08-23 10:54:40
16阅读
基本思想:基本原理参考OpenCV手册，此处只记录一下如何使用；#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#in
原创
2022-09-28 10:52:43
140阅读
