写在前面的话 老式黑白电视只有一个通道的图像数据，通过灰度值在黑白电视上显示灰度图像，即图像的亮度，是Y通道数据。 后来出现了彩色电视，为了兼容老式黑白电视，使用YCrCb（YUV）方式传输图像。 如下分析一下彩色图像转成灰度图的方法和原理。 彩色图和灰度图说明 彩色图像可以有4个通道，的BGR-[ ...
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2021-09-07 17:53:00
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图像灰度化和二值化在图像识别里面经常使用，这里以HLS实现整个过程一、实现功能： 读取一张bmp图片，输出一张灰度化bmp图片和二值化后的黑白图片二、需要用到的接口 1、读写图片工具函数bmp_tools.cpp 这里我们用现成的 2、输入输出流接口传递像素点三、思路 整体写两个模块， 1.一个用于彩色图片灰度化， 2.另一个用于灰度化图片二值化 然后编写主函数去读取图片通过流接口传入传出并写出图
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2024-06-05 13:52:40
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一、图像的灰度化处理的基本原理将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像
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2023-08-09 16:33:06
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一直想着找个机会学习记录一下使用simd指令集来进行图像处理，这样可以高效的利用cpu，实现图像处理的加速。
# 图像灰度处理：区域灰度均质化
图像处理是计算机视觉中的一项重要任务，涉及到改善图像的质量以便后续分析和处理。区域灰度均质化是图像灰度处理的一个重要技术，主要用于增强图像的对比度，使得不同亮度区域更为均匀，从而提高图像的可读性。本文将介绍区域灰度均质化的方法及其在Python中的实现，代码示例将帮助读者理解具体的实现步骤。
## 什么是区域灰度均质化？
区域灰度均质化（Regional G
原创
2024-10-09 05:58:05
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ⅠWhat首先是baike给出的官方灰度化定义：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。简单理解的话，就是把彩色的图像转化为黑白（亮度）图像。当灰度为255的时候，表示最亮（纯白）；当灰度为0的时候，表示最暗（纯黑）。灰度化有什么好处呢？灰度化是图像处理的
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2023-11-20 10:07:49
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在处理图片的时候用到jmagick，起初以为引入一个pom依赖，就可以用java代码直接操作了，谁知道一直报no JMagick in java.library.path错误。后来在网上查了一番资料发现，并不是那样的，jmagick只是imagemagick的一个java封装，imagemagick是用c++编写的，所以这就用到了java的JNI进行本地库的调用。1.jmagick下载地址：h
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2023-07-20 16:13:38
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灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。 图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中的一种非常基础、直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。【百度百科】一般成像系统只具有一定的亮度响
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2023-07-19 14:15:33
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灰度化 （grayscale）将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像灰度化。彩色图像中的像素值由RGB三个分量决定，每个分量都有0-255（256种）选择，这样一个像素点的像素值可以有1600万种可能（256*256*256），而灰度图的像素点的像素值是RGB三个分量值相同的一种特殊的彩色图像， 只有256种可能。所以在图像处理中，往往将各种图像首先灰度化成灰度图像以便后续处理，降低计算量。灰度是
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2023-11-10 22:43:20
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文末免费赠书活动，欢迎参与
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2022-07-25 06:36:33
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发一个初级知识哦先前在为大家介绍图像识别技术时，在图像预处理部分提到了灰度化，大家可能会产生疑惑：为什么做图片识
原创
2024-07-23 15:10:10
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灰度图像 每副图像的每个像素对应二维空间中一个特定的位置，并且有一个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。 灰度图像,也称为灰阶图像,图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值(Intensity)表示。0-255之间表示不同的灰度级。 灰度图像二值化 二值化：以一个值（阈值）为基准，大于（
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2019-09-08 16:05:00
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1彩色图，灰度图，单色图 灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。灰度化处理是把含有亮度和色彩的彩色图像变化成灰度图像的过程。 图像灰度化处理一般采用以下三种算法： 平均值法: f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3 最大值法: f(i,j)=max(R(i,j),G(i
原创
2022-06-27 19:50:04
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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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第3章 灰度变换与空间滤波（2）3.3 直方图处理与函数绘图基于从图像亮度直方图中提取的信息的亮度变换函数，在诸如增强、压缩、分割、描述等方面的图像处理中扮演着基础性的角色。本节的重点在于获取、绘图并利用直方图技术进行图像增强。直方图的其他应用将在后续章节中加以介绍。3.3.1 生成并绘制图像的直方图一幅数字图像在范围[0,G]内总共有L个灰度级，其直方图定义为离散函数:\[h(r_k)=n_k
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2023-07-14 00:54:55
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1、阈值 临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。 2、二值化 图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 3、灰度值 指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像 4、灰度
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2024-05-24 22:48:54
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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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0 分量法将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值，可根据应用需要选取一种灰度图像。f1(i,j)=R(i,j) f2(i,j)=G(i,j) f3(i,j)=B(i,j) 其中fk(i,j)(k=1,2,3)为转换后的灰度图像在（i, j）处的灰度值。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。f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))2 平均
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2024-04-10 20:35:45
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空间域指图像平面本身，这类图像处理方法直接以图像中的像素操作为基础。相对于变换域中的图像处理而言，变化域的图像处理首先把一幅图像变换到变换域，在变换域中进行处理，然后通过反变换把处理结果返回到空间域。空间域处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。灰度变换在图像的单个像素上操作，主要以对比度和阈值处理为目的。空间滤波（模糊技术）涉及改善性能的操作，如通过图像中每一个像素的邻域处理来锐化图像。灰度变换和空
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2024-02-02 18:08:35
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1、直方图1.1基本理论横坐标:图像中各个像素点的灰度级。灰度级：就是灰度数的等级：0-255 纵坐标:具有该灰度级的像素个数。例：灰度级5：就是像素为5的像素个数 如下图：方框里面的数字代表像素灰度级，y是数每个灰度级的个数。 然后根据数据，进行绘制直方图归一化直方图 横坐标:图像中各个像素点的灰度级。 纵坐标:出现这个灰度级的概率。 如下图：纵坐标便是概率了。 DIMS：使用参数的数量，即绘制
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2024-05-15 14:07:53
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