目录超大图像的二值化方法分块处理超大图像的二值化问题 (1) 全局阈值处理 (2) 局部阈值（效果更好）空白区域过滤先缩放进行二值化，然后还原大小分块处理超大图像的二值化问题import cv2 as cv
import numpy as np
def big_image_binary(image):
print(image.shape) #图像大小
ch, cw = 2
1.灰度变换： 灰度图像中，R=G=B，常用方法是R=G=B=(R前+G前+B前)/3,即等于灰度变换前RGB的平均值（opencv中的imread方法是以BGR的格式读入图像的，但opencv的imshow无需进行反转）。import cv2 as cv
image = cv.imread("source_one.jpg")
# 将RGB图像转为灰度图
gray = cv.cvtColor(
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2023-07-26 23:39:07
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一、材料1、python3.8 2、numpy库 3、math库 4、OpenCV-python 库二、目的利用灰度和最小二分法对图像进行识别处理，下面为待处理图片需要计算液滴的相对半径。三、代码实现过程import cv2
import numpy as np
import math
# 配置数据
class Config:
def __init__(self):
pa
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2023-08-15 09:10:23
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opencv.imread图片读取操作import cv2
import numpy as np
#读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('src',img)
print(img.shape) # (h,w,c)
print(im
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2023-07-28 14:30:34
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最终效果（完整代码在最后）：图片的直方图 原图： 均衡化后的图片：什么是灰度直方图？灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率。 对于连续图像，平滑地从中心的高灰度级变化到边缘的低灰度级。直方图定义为： 其中A(D)为阈值面积函数：为一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积。
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2024-02-04 21:59:13
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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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为了加快处理速度，在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。 0x00. 灰度图 灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。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。 0x01. 灰度化的方法 1
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2023-09-22 10:15:37
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一、灰度化灰度化定义在R、G、B图像模型中，当R=G=B(三种颜色分量值相同时),则此时彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫做灰度值，在灰度图像中，灰度值也可以称为亮度值。灰度值范围0-255灰度化的方法对于一副彩色图像来说，灰度化一般有四种常用方法，分别为分量法 最大值法 平均值法 加权平均法。1.分量法该方法最为简单，即在R、G、B三种颜色分量中，任意选取一种颜色作为灰度值2.最大值法该
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2023-08-25 22:48:19
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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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在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。一、matplotlib
1. 显示图片
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
im
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2023-08-03 19:46:13
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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
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2023-06-27 11:10:02
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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
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2023-06-11 14:55:38
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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
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2023-06-02 14:34:11
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图像是由像素组成的，在一个单通道的灰度图像中,每个像素的值是在0~255(白色-黑色)之间。直方图是一个简单的图表，它统计出了一幅图像或一组图像中拥有给定数值的像素量。所以一个灰度图像的直方图有256有条目，0条目的给出的值为0的像素个数，1条目给出的值为1的像素个数，以此类推。也可以对直方图所有条目进行求和，则得到像素的总和，也可以归一化，归一化以后所有项之和为1。在Opencv中计算直方图可以
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2023-11-20 13:48:39
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像素的操作一、读写操作1.1 数组遍历1.2 指针遍历二、算术操作2.1 像素的2.2 图像算术操作API三、逻辑操作3.1 基本知识—真值表3.2 画个矩形3.3 逻辑运算 一、读写操作1.1 数组遍历 由于图像本质就是Mat矩阵，因此要读写像素点，可以采用数组遍历的方式访问Mat矩阵内的每一个元素。但我们要注意，灰度图和彩色图的通道数是不一样的，灰度图是单通道的，彩色图是三通道的。因此读写
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2023-12-13 21:35:48
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图像灰度直方图像素点构成的，每个像素点的值代表着该点的颜色（灰度图或者彩色图）。 直方图就是对图像中的这些像素点的值进行统计，得到一个统一的整体的灰度概念。 优点：可以清晰了解图像的整体灰度分布，对于后面依据直方图处理图像来说至关重要。灰度图像，直方图x轴是灰度值（一般0~255），y轴是图像中每一个灰度级对应的像素点的个数。 灰度级：正常情况下就是0-255共256个灰度级，从黑一直到白（
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2023-10-18 19:15:00
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from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 黑白照片（灰度图）识别 def isGrayMap(img, threshold = 15): """ 入参： img：PIL读入的图像 threshold：判断阈值，图片3个通道间差的方
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2020-05-16 15:00:00
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# Python图像灰度直方图解析
图像处理是计算机视觉和机器学习中的一项基础技术，而灰度直方图是图像分析的重要工具之一。通过分析图像的灰度直方图，我们可以了解图像的亮度分布及其对比度特征。这篇文章将带你深入了解如何使用Python生成并分析图像的灰度直方图。
## 什么是灰度直方图？
灰度直方图是用来表示图像中各个灰度级别出现频率的图表。水平轴代表灰度级，通常在0到255之间（0表示黑色，
原创
2024-10-28 06:04:36
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# Python读取灰度图像的实现流程
## 1. 准备工作
在开始实现之前，我们需要先安装必要的Python库。这里我们将使用OpenCV库来读取和处理图像。
首先，我们需要安装OpenCV库。你可以使用以下命令来安装OpenCV：
```python
!pip install opencv-python
```
## 2. 实现步骤
下面是实现读取灰度图像的步骤和对应的代码：
###
原创
2023-09-17 17:49:33
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