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  • 灰度图像

    千次阅读 2015-02-04 16:53:36
    维基百科对于灰度图像的说明 在计算机领域中,灰度(Gray scale)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,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至...

    维基百科对于灰度图像的说明

    计算机领域中,灰度(Gray scale)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灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。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。但是,在数字图像领域之外,“黑白图像”也表示“灰度图像”,例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像,在另外一些文章中又等同于黑白图像。

    灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的。

    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)。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真,并且非常易于编程。在医学图像遥感图像这些技术应用中经常采用更多的级数以充分利用每个采样10或12 bits的传感器精度,并且避免计算时的近似误差。在这样的应用领域流行使用16 bits即65536个组合(或65536种颜色)。

    一个彩色的Neighborhood Watch告示一个灰度的Neighborhood Watch告示一个黑白的Neighborhood Watch告示
    不同颜色模式下的同一幅图片。左边的第一幅是原始的彩色照片。中间的一幅是灰度图像,所有的颜色用黑色、白色以及不同的灰度表示。右边的图片是黑白即单色图像,图片中只有黑色与白色而没有中间颜色。

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  • 灰度 灰度图像

    千次阅读 2013-07-16 14:37:52
    1、灰度图像、灰度(值) 灰度图像是由灰度像素组成的,所谓灰度像素就是指:在RGB颜色模型下,图像中每个像素颜色的R、G、B 三种基色的分量值相等的像素。在RGB 颜色模型下,RGB 三原色的取值都是0~255 之间的...

    1、灰度图像、灰度(值)

    灰度图像是由灰度像素组成的,所谓灰度像素就是指:在RGB颜色模型下,图像中每个像素颜色的R、G、B 三种基色的分量值相等的像素。在RGB 颜色模型下,RGB 三原色的取值都是0~255 之间的整数。因此,灰度图像只能表现256 种颜色(或亮度)。通常把灰度图像中像素的亮度称为灰度值。

    2、图像的灰度化处理

    在数字图像处理中,灰度直方图是一种最简单、最有用的工具之一,它概括了一幅图像的灰度级内容。任何一幅图像的灰度直方图都包括了可观的信息,某些类型的图像还可由其直方图完全描述。需要说明的是,一幅图像唯一对应一幅直方图,但是一幅直方图则有可能对应无数幅图像,这一点不难理解,因为灰度直方图反映的只是图像中各级灰度的统计数目,而与图像中各级灰度象素的分布位置无关。灰度图像是建立灰度直方图的基础,因此下面先介绍彩色图像的灰度化处理。

    2.3.1 图像的灰度化处理

    数字图像的灰度化处理是指把彩色图像转化为灰度图像的处理过程。

    灰度化处理的方法有很多种方法,经常使用的方法主要有如下三种:

    1、最大值法:使R、G、B 的值等于三个值中最大的一个,即: R = G = B = max(R,G, B)用最大值法对彩色图像进行灰度化处理会使图像的整体亮度增强。

    2、平均值法:对R、G、B 求出平均值,即:

    R = G = B = (R,G,B) / 3

    采用平均法对彩色图像进行灰度化处理会形成比较柔和的灰度图像。

    3、加权平均值法:根据三种基色的重要性或其他指标给R、G、B 赋予不同的权值,即:

    R = G = B = (Wr*R + Wg*G + Wb*B)/(Wr + Wg + Wb)

    其中,Wr、Wg、Wb分别为R、G、B 的权重。

    取不同的值,加权平均值法将形成不同的灰度图像。由于人眼对绿色的敏感度最高,对红色的敏感度次之,对蓝色的敏感度最低,因此使 Wg > Wr > Wb 将得到比较合理的灰度图像。实验和理论推导证明,Wr = 0.299、Wg = 0.587、Wb = 0.114时,即:

    R = G = B = (0.299R + 0.587G + 0.114B)/( 0.299 + 0.587 + 0.114) = 0.299R + 0.587G + 0.114B

    此时,R、G、B 的取值就是该像素的灰度值,此时得到的灰度图像最合理。对于这个灰度值计算公式,我们并不陌生,它也是图像灰度化处理最常用的一个公式。由RGB 颜色模型和YIQ颜色模型之间线性变换公式可得:

    Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B

    由此可见,这两个公式完全一致。

    2.3.2 灰度直方图

    灰度直方图反映一幅图像的总体灰度分布,它是灰度级的函数,描述的是图像中每一灰度级与其出现的个数,其横坐标是灰度级,纵坐标表示该灰度级出现的频数。在离散形式下,用g表示灰度级,用P(g) 表示该灰度级出现的频数,则下式成立:

    P(g) = Ng / N,0=<g<=255&&g为整数;

    式中Ng为图像中出现g这种灰度级的像素的个数,N 为图像中像素总数。在直角坐标系中作出之g和P(g)之间关系的图形就称为灰度直方图。如下就是本文处理的对象类与其对应的直方图,从右边的直方图可以看出,原图像在高灰度段,各种要素的灰度值并没有明显分开,互相混杂有其他颜色的象素,这就给通常的分色处理带来了困难。

    需要说明一点的就是,一幅图象对应一个直方图,但是一个直方图并不一定只对应一幅图象。

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  • 灰度图像彩色图像

    2016-12-14 19:28:43
    对于单通道的图像8位灰度图像:可以表达2^8=256种这么多种颜色,按照灰度级的说法,则表示256级的灰度图像。同理可知12位灰度图像表达2^12种颜色,表示2^12级的灰度图像。 2彩色图像为三通道图像(RGB) 每个RGB有...

    12.14下午

    1.灰度图像为单通道图像

    简单理解就是黑白图像,通常每个像素点的灰度值取值0~255之间(8位灰度图像)

    灰度值:描述灰度图像的颜色深度

    对于单通道的图像8位灰度图像:可以表达2^8=256种这么多种颜色,按照灰度级的说法,则表示256级的灰度图像。同理可知12位灰度图像表达2^12种颜色,表示2^12级的灰度图像。

    2彩色图像为三通道图像(RGB)

    每个RGB有不同的灰度级,通常是256级的灰度值。

    3像素

    像素就是分辨率的尺寸单位,是计算机能够显示的最小的单位,分辨率*尺寸=像素值,像素值表示改点含有多少个像素,(自己可以简单理解像素就是点)。

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  • 想不到,今天学习的竟然还是彩色图像与灰度图像的转换。经过前面的学习,你们和我一样,有没有掌握 2 种彩色图像转换成灰度图像的方式,2021年第一天在学习1种。 取经之旅第 8 天彩色图像转换为灰度图像伪彩色图像...

    今天是持续写作的第 41 / 100 天。
    如果你有想要交流的想法、技术,欢迎在评论区留言。

    想不到,今天学习的竟然还是彩色图像与灰度图像的转换。经过前面的学习,你们和我一样,有没有掌握 2 种彩色图像转换成灰度图像的方式,2021 年第一天在学习 1 种。

    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。

    cv2.cvtColor() 方法用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。
    OpenCV 提供了 150 多种 color-space 转换方法。多到用不过来~

    该方法的语法格式为:

    cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])
    

    参数:

    • src:它是要更改其色彩空间的图像。
    • code:它是色彩空间转换代码。
    • dst:它是与 src 图像大小和深度相同的输出图像,可选参数。
    • dstCn:它是目标图像中的频道数。如果参数为 0,则通道数自动从 src 和代码得出,可选参数。

    参数翻译成中文,也找到了

    cvtColor(src,dst,code,dstCn)  ===>  (原图像,color转化代码,输出图像,输出通道)
    

    转换灰度图代码如下:

    import cv2
    
    # path
    path = './7_1.jpg'
    
    # 读取图片
    src = cv2.imread(path)
    
    # 图片展示窗口名称
    window_name = 'Image'
    
    # BGR 转换成灰度图
    image = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    cv2.imshow(window_name, image)
    
    cv2.waitKey()
    

    Python OpenCV 彩色图像与灰度图像的转换
    也看到了 HSV 格式图片,转换结果如下,有点吓人,顺便转换了其他的一些格式:

    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    # path
    path = './7_1.jpg'
    
    # 读取图片
    src = cv2.imread(path)
    
    # 图片展示窗口名称
    window_name = 'Image'
    
    # BGR 转换成 RGB
    image1 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # BGR 转换成 Gray
    image2 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # BGR 转换成 HSV
    image3 = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    plt.subplot(1, 3, 1)
    plt.imshow(image1)
    plt.title("RGB")
    
    plt.subplot(1, 3, 2)
    plt.imshow(image2,"gray")
    plt.title("GRAY")
    
    plt.subplot(1, 3, 3)
    plt.imshow(image3,"hsv")
    plt.title("hsv")
    
    plt.show()
    

    Python OpenCV 彩色图像与灰度图像的转换

    伪彩色图像

    彩色图片可以变成灰度图,那相应的灰度图也可以变成彩色的,当然这里说的是伪彩色图像。

    这部分内容由于目前应用场景不明确,给大家贴一下我学习过程中看到的博客吧。

    https://blog.csdn.net/kingroc/article/details/101302997
    https://blog.csdn.net/sns1991sns/article/details/102838303
    https://blog.csdn.net/xiaxuesong666/article/details/79522904

    关于伪彩色图像的说明,在百度百科可以直接查阅到。
    Python OpenCV 彩色图像与灰度图像的转换

    感谢大佬方向性的指导

    Python OpenCV 彩色图像与灰度图像的转换

    OpenCV 尾声

    1 个小时又过去了,对 Python OpenCV 相关的知识点,你掌握了吗?

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