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  • C语言实现的bmp彩图转二值图;使用2*2模板灰度图转二值图
  • 彩色图像转灰度图_灰度图转二值图_双峰法自动阈值二值化 彩色转灰度图 matlab提供了彩色图像转灰度图的函数——rgb2gray(colorImg)。该方法内部是通过Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B该公式计算...

    彩色图像转灰度图_灰度图转二值图_双峰法自动阈值二值化

    彩色转灰度图

    matlab提供了彩色图像转灰度图的函数——rgb2gray(colorImg)。该方法内部是通过Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B该公式计算的。

    这里采用了三种自定义函数实现彩色图到灰度图的转换

    • 采用三通道的均值作为灰度值:CvtGrayByMean

      % 彩色转灰度:均值
      function gray = CvtGrayByMean(image)
      image=double(image); %输入图转浮点
      gray= (image (:,:,1)+ image (:,:,2)+ image(:,:,3))/3; 
      gray=round(gray); %四舍五入
      gray=uint8(gray); %转整数
      end
    • 采用单通道,如绿色通道值,作为灰度值:CvtGrayByGreen

      % 彩色转灰度:green通道值
      function gray = CvtGrayByGreen(image)
      gray= image (:,:,2); 
      end
    • 采用灰度转换公式,Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B:CvtGrayBy305911

      % 彩色转灰度:305911公式
      function gray = CvtGrayBy305911(image)
      image=double(image); %输入图转浮点
      gray=0.299* image (:,:,1)+0.587* image (:,:,2)+0.114* image(:,:,3); 
      gray=round(gray); %四舍五入
      gray=uint8(gray); %转整数
      end

    完整代码如下

    % input original image
    input = imread('lena.jpg');
    figure(1)
    set(gcf,'Name','RGB2GRAY');
    
    % show origianl image
    subplot(2,3,1);
    imshow(input);
    title('input');
    
    % show gray image derived from matlab 
    gray = rgb2gray(input);
    subplot(2,3,2);
    imshow(gray);
    title('gray by bgr2gray');
    
    % 2.1 method 1: gray by mean 
    gray1 = CvtGrayByMean(input);
    subplot(2,3,4);
    imshow(gray1);
    title('gray by mean');
    
    % 2.2 method 2: gray by Green channel
    gray2 = CvtGrayByGreen(input);
    subplot(2,3,5);
    imshow(gray2);
    title('gray by Green');
    
    % 2.3 method 3: gray by 305911 formula
    gray3 = CvtGrayBy305911(input);
    subplot(2,3,6);
    imshow(gray3);
    title('gray by 305911');

    结果:
    rgb2gray


    灰度图转二值图

    matlab提供了阈值化函数,im2bw或者imbinarize,输入灰度图,然后根据阈值进行阈值话操作,通常会采用graythresh(gray)方法自动获取阈值,该方法内部采用的OTSU算法(大律算法、最大类间方差法)。

    threshold = graythresh(gray);
    bin = imbinarize(gray,threshold);
    imshow(bin);

    本文实现了几种常见的阈值化方法:

    • 指定阈值为127:CvtBinBy127

      % 灰度图转二值图:127为阈值
      function [binary] = CvtBinBy127(gray)
      binary = gray;
      low = gray<127;
      binary(low) = 0;
      high = gray>=127;
      binary(high) = 255;
      end
    • 灰度均值作为阈值:CvtBinByMean

      % 灰度图转二值图:均值为阈值
      function [binary] = CvtBinByMean(gray)
      m = mean(gray);
      binary = gray;
      low = gray<m;
      binary(low) = 0;
      high = gray>=m;
      binary(high) = 255;
      end
      
    • 双峰法,:CvtBinByHist(未实现自动阈值,是根据观测灰度直方图求波谷做为阈值,自动阈值求法见第三部分)

      % 灰度图转二值图:直方图双峰法阈值,难点为统计双峰之间的波谷,未实现,采用人工设定阈值
      function [binary] = CvtBinByHist(gray,threshold)
      binary = gray;
      low = gray<threshold;
      binary(low) = 0;
      high = gray>=threshold;
      binary(high) = 255;
      end

    完整代码如下(灰度图来自前文):

    figure(2)
    set(gcf,'Name','GRAY2BIN_IMAGE');
    
    % show origianl image
    subplot(2,3,1);
    imshow(gray);
    title('original');
    
    % show hist
    subplot(2,3,2);
    hist = imhist(gray, 256);
    plot(hist);
    % 设置x轴范围
    xlim([0,260]);
    title('Hist');
    
    % show binary image derived from matlab, graythresh(OTSU) + imbinarize
    subplot(2,3,3);
    threshold = graythresh(gray);
    bin = imbinarize(gray,threshold);
    imshow(bin);
    title('BinImgByOSTU');
    
    % 3.1 method 1: bin by threshold of 127, 系统函数为 imbinarize(gray,0.5)
    subplot(2,3,4);
    bin1 = CvtBinBy127(gray);
    imshow(bin1);
    title('BinImgBy127');
    
    % 3.2 method 1: bin by threshold of Mean
    subplot(2,3,5);
    bin2 = CvtBinByMean(gray);
    imshow(bin2);
    title('BinImgByMean');
    
    % 3.3 method 3: bin by hist,双峰法【非自动双峰阈值】
    % 注意:此处,没有实现双峰自动求取阈值,而是根据直方图绘制后人工得出观测输入图的两个峰值,再求取波谷阈值
    subplot(2,3,6);
    % 根据直方图手动获取阈值,根据图中双峰的位置,可知波谷应该在[130,155]之间产生
    [var,index] = min(hist(130:155));
    thresh = 130+index;
    % 上式得出thresh = 130+index,var为统计的波谷灰度值像素数目
    bin3 = CvtBinByHist(gray,thresh);
    imshow(bin3);
    title('BinImgByHist');

    结果
    gray2bin


    双峰法自动求阈值

    前文中的双峰法,难点在于求直方图中的两个最大波峰,一直没有头绪,只好采用观测的方法,人工观察出两个最高的波峰,然后求波峰间的最小值作为阈值,这种办法适应性很差,无法自动取阈值。

    在网络上没有找到相应的解决办法,之后在吃饭中想到,这个问题不就是求局部最大(小)值点么,可以用导数,直方图hist实际是一个一维的数组,有很多梯度算子实际就是导数的思想,那么可以利用这个思想来求最大的两个波峰,然后取波峰间的波谷就可以了。即找到两个导数为0,且值为最大和第二大的点,那他们就是两个峰值,再找到它俩之间,导数为0的取值最小的点就是波谷,也就是我们要求的阈值。这里为了增加算法可靠度,采取以下两个策略:

    • 1、导数不一定是等于0才认为是局部最大值小值点,因为这是离散情况下的近似求法,所以采用一个阈值,小于这个值得导数都认为是局部最值点。
    • 【补充】在实验过程中,发现取导数阈值的做法不不科学。
      • 原因:若设置阈值,则会认为局部极大值附近的点都会满足条件,会被收入到备选点集合中,这样在寻找最大的两个峰值点的时候,找到的实际上是一个最大波峰上的最大的两个点,这显然是不对的。
      • 解决方案:不设置阈值,直接在导数数组中,找这样的点——该点前一个点导数>0,后一个点导数<0,那么就认为该点是极大值点,这样显然更可靠!
    • 2、求出两个波峰之后,直接在两个波峰之间求最小值作为最终得阈值,不再用求导得方法求最小值。
    • 【补充】在用hist求梯度前,一定要先平滑滤波,因为求导对噪声的干扰很大,必须先做出平滑曲线,平滑操作也决定了第一条中的阈值可以不用做了。显然平滑方案,比不平滑但同时取阈值,要科学。

    步骤如下:

    • 读取图片,转换成灰度图
    • 求灰度图的直方图hist
    • 将hist进行平滑滤波
    • 将平滑后的hist进行梯度操作
    • 根据梯度结果求出所有局部极大值点。
    • 再从这些点中找到两个最大值作为两个波峰
    • 求两个波峰间的最小值,作为最终的二值化阈值。

    存在的问题:当hist曲线的两端为最大值点的时候,上述做法会检测不到这个最值点(它不是最值点,但双峰法明显应该将它作为一个峰值)
    解决方法:可以取直方图的左右两端各n各点(如n=3,可能n=1更好理解,但是因为有高斯平滑,这里可能会漏掉一些波峰,所以n最好大于1),然后在两端各求出一个极大值点,放到极大值点集合中,用于下一步的求最大的两个波峰。(本文未实现该部分代码)

    结果图:

    • 图1:原灰度图,其灰度直方图,高斯blur之后的直方图曲线,根据直方图曲线求取的导数图

      1

    • 图2:根据导数图,求出的可能的极大值点(中间结果,用于观测代码合理性,在这里发现了相邻极大值点问题,下文简单采用只保留相邻点中的一个极大值点做法)

      2

    • 图3:上述删除相邻极值点之后的结果,该图中的所有点就是待选的极大值点。

      3

    • 图4:根据图3的结果求两个极大值点,然后求出它俩之间的最小值,作为波谷(阈值)

      4

    • 图5:根据上述阈值,得到的二值化图像

      5

    代码如下:

    % 双峰法求二值化得阈值【包含测试】
    
    % 1.input image
    input = imread('lena.jpg');
    gray = rgb2gray(input);
    
    % 2.convert to gray image
    figure(1);
    subplot(2,2,1);
    imshow(gray);
    title('gray');
    
    % 3. calc hist of gray image 
    subplot(2,2,2);
    hist = imhist(gray, 256);
    plot(hist);
    grid on;
    title('hist');
    
    % 4. blur hist
    % 梯度算子对噪声敏感,所以先对hist曲线进行高斯滤波器平滑,n为模板长度
    n=5;  
    %gaussian为1×n的模板,sigma = 1
    gau = fspecial('gaussian', [1 n], 1);  
    blurHist = conv(hist,gau);  
    % 这里的模板操作后的长度范围没搞懂,没搞懂它的对应关系,反正模板操作会增加长度
    % 不知道它的卷积的过程,不理解为何是舍弃最后几个元素
    blurHist=blurHist(1:(max(size(blurHist))-max(size(gau))+1)); 
    subplot(2,2,4);
    plot(blurHist);
    grid on;
    title('gaus\_blur\_hist'); % 这里str自动支持latex,所以要转义
    
    % 求blurHist一维数组的双峰,应该是可以用sobel 1*n的算子卷积计算的,没搞懂conv的机制,自己写算了
    kernel = [-1 -4 -5 0 5 4 1]; % 梯度计算模板:1*7 sobel
    len = max(size(blurHist));   % 数组元素个数
    grad = zeros(1,len);        % 梯度计算结果
    
    % 由于模板是1*7的,最开始3个元素和最后3个元素无法计算,全部取0
    % 计算梯度
    for i=4:len-3
        grad(i) = blurHist(i-3)*kernel(1) + blurHist(i-2)*kernel(2) + blurHist(i-3)*kernel(3) + blurHist(i+1)*kernel(5) + blurHist(i+2)*kernel(6) +blurHist(i+3)*kernel(7);
    end
    % 梯度图
    subplot(2,2,3);
    plot(grad);
    grid on;
    title('grad');
    
    % 求波峰:遍历grad数组,寻找左右异号,且左大0,右小0的点
    % result保存备选的局部极大值点
    result = [];
    for i = 2:(length(grad)-1)
       if(grad(i-1)*grad(i+1)<0 && grad(i-1)>0 && grad(i+1)<0 )
           result = [result,i];
       end
    end    
    
    % 重绘blurHist和grad图,标出初步的峰值点看看结果
    % 发现图中有临近的两个点判定为峰值的情况,分析原因:x轴的取值间隔过大导致
    % 解决办法,若result中有两个连续的点,则取值大的作为局部极大值,另一个舍弃
    % TEST代码—观察效果
    figure(2);
    subplot(2,1,1);
    plot(blurHist);
    grid on;
    title('gaus\_blur\_hist');
    set(gca,'Xtick',result);
    
    subplot(2,1,2);
    plot(grad);
    grid on;
    title('grad');
    set(gca,'Xtick',result);
    
    % 通过上述观察,修正结果,删除相邻元素
    % 在循环中直接删除会出问题,所以,先求出相邻元素的索引
    indexs = [];
    for i = 1:(length(result)-1)
        if(result(i)==result(i+1)-1)
            indexs = [indexs,i];
        end
    end
    result(indexs) = []; % 删除元素
    
    % 再来看看结果:可以接受,得到了近似的极大值点,但存在误差,并不是完全准确
    figure(3);
    subplot(2,1,1);
    plot(blurHist);
    grid on;
    title('gaus\_blur\_hist');
    set(gca,'Xtick',result);
    
    subplot(2,1,2);
    plot(grad);
    grid on;
    title('grad');
    set(gca,'Xtick',result);
    
    % 寻找最大的两个波峰,索引为v1和v2
    [~,maxp] = max(blurHist(result));
    v1 = result(maxp);
    % 删除第一个最大值,再重复操作,找到第二个最大值
    result(maxp) = [];
    [~,maxp] = max(blurHist(result));
    v2 = result(maxp);
    
    % 画图看结果
    figure(4);
    subplot(2,1,1);
    plot(blurHist);
    grid on;
    title('gaus\_blur\_hist');
    if v2>v1
        xtick = [v1 v2];
    else 
        xtick = [v2 v1];
    end
    set(gca,'Xtick',xtick);
    
    % 找v1 v2间的最小值,作为波谷,即最终的阈值(注意,阈值是直方图的x轴索引,而不是value)
    threshold = xtick(1);
    for i = xtick(1):xtick(2)
        if hist(i)<hist(threshold)
            threshold = i;
        end
    end
    
    % 波谷图
    subplot(2,1,2);
    plot(hist);
    grid on;
    title('min\_in\_hist');
    set(gca,'Xtick',threshold);
    
    % 又,hist的x轴是[2,256],故threshold再减一即可
    threshold = threshold - 1;
    
    % 二值化
    figure(5);
    bin = imbinarize(gray,threshold/255);
    imshow(bin);
    title('BinImgByHist');
    

    核心代码【不包含中间过程的图像绘制】

    % 双峰法求二值化得阈值
    
    % 1.input image
    input = imread('lena.jpg');
    gray = rgb2gray(input);
    
    % 2.convert to gray image
    figure(1);
    subplot(2,2,1);
    imshow(gray);
    title('gray');
    
    % 3. calc hist of gray image 
    subplot(2,2,2);
    hist = imhist(gray, 256);
    plot(hist);
    grid on;
    title('hist');
    
    % 4. blur hist
    % 梯度算子对噪声敏感,所以先对hist曲线进行高斯滤波器平滑,n为模板长度
    n=5;  
    %gaussian为1×n的模板,sigma = 1
    gau = fspecial('gaussian', [1 n], 1);  
    blurHist = conv(hist,gau);  
    % 这里的模板操作后的长度范围没搞懂,没搞懂它的对应关系,反正模板操作会增加长度
    % 不知道它的卷积的过程,不理解为何是舍弃最后几个元素
    blurHist=blurHist(1:(max(size(blurHist))-max(size(gau))+1)); 
    subplot(2,2,4);
    plot(blurHist);
    grid on;
    title('gaus\_blur\_hist'); % 这里str自动支持latex,所以要转义
    
    % 求blurHist一维数组的双峰,应该是可以用sobel 1*n的算子卷积计算的,没搞懂conv的机制,自己写算了
    kernel = [-1 -4 -5 0 5 4 1]; % 梯度计算模板:1*7 sobel
    len = max(size(blurHist));   % 数组元素个数
    grad = zeros(1,len);        % 梯度计算结果
    
    % 由于模板是1*7的,最开始3个元素和最后3个元素无法计算,全部取0
    % 计算梯度
    for i=4:len-3
        grad(i) = blurHist(i-3)*kernel(1) + blurHist(i-2)*kernel(2) + blurHist(i-3)*kernel(3) + blurHist(i+1)*kernel(5) + blurHist(i+2)*kernel(6) +blurHist(i+3)*kernel(7);
    end
    
    % 求波峰:遍历grad数组,寻找左右异号,且左大0,右小0的点
    % result保存备选的局部极大值点
    result = [];
    for i = 2:(length(grad)-1)
       if(grad(i-1)*grad(i+1)<0 && grad(i-1)>0 && grad(i+1)<0 )
           result = [result,i];
       end
    end    
    
    % 修正结果,删除相邻元素
    % 在循环中直接删除会出问题,所以,先求出相邻元素的索引
    indexs = [];
    for i = 1:(length(result)-1)
        if(result(i)==result(i+1)-1)
            indexs = [indexs,i];
        end
    end
    result(indexs) = []; % 删除元素
    
    % 寻找最大的两个波峰,索引为v1和v2
    [~,maxp] = max(blurHist(result));
    v1 = result(maxp);
    % 删除第一个最大值,再重复操作,找到第二个最大值
    result(maxp) = [];
    [~,maxp] = max(blurHist(result));
    v2 = result(maxp);
    
    % 找v1 v2间的最小值,作为波谷,即最终的阈值(注意,阈值是直方图的x轴索引,而不是value)
    threshold = xtick(1);
    for i = xtick(1):xtick(2)
        if hist(i)<hist(threshold)
            threshold = i;
        end
    end
    % 又,hist的x轴是[2,256],故threshold再减一即可
    threshold = threshold - 1;
    
    % 二值化
    figure(5);
    bin = imbinarize(gray,threshold/255);
    imshow(bin);
    title('BinImgByHist');
    
    展开全文
  • python 灰度图片转二值图片

    千次阅读 2018-12-23 19:46:29
    python 灰度图片转二值图片 img = cv2.imread("G:/imgHui/jiaoshi.jpg") Grayimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(Grayimg, 120, 225,cv2.THRESH_BINARY) cv2....

    python 灰度图片转二值图片

    img = cv2.imread("G:/imgHui/jiaoshi.jpg")
        Grayimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        ret, thresh = cv2.threshold(Grayimg, 120, 225,cv2.THRESH_BINARY)
        cv2.imwrite('G:/imgHui/2.jpg', thresh)
    

    threshold
    第一个参数是灰度图片
    第二个参数是阈值

    展开全文
  • 灰度图转二值图在图像处理中是常用到的方法.原理也很简单,设置0-255中的一个值为门限值,像素大于等于门限的就是白的,否则就是黑的.关键是怎样选取这个门限值.本子程序就是解决这个问题的.
  • c语言实现灰度图转换为二值图 将上篇得到的灰度图转换为二值图,读取像素数据,低于某一值置0,否则设置为255,为得到更好的效果不同图片应采用不同的值 1 /* 2 2015年6月2日11:16:22 3 灰度图转换为二值图...

    转载自:https://www.cnblogs.com/wd1001/p/4571916.html

    c语言实现灰度图转换为二值图

    将上篇得到的灰度图转换为二值图,读取像素数据,低于某一值置0,否则设置为255,为得到更好的效果不同图片应采用不同的值

    复制代码

      1 /*
      2 2015年6月2日11:16:22
      3 灰度图转换为二值图
      4 blog:http://www.cnblogs.com/wd1001/
      5 */
      6 #include<stdio.h>
      7 #include<malloc.h>
      8 #include<stdlib.h>
      9 /*
     10 位图头结构
     11 */
     12 #pragma pack(1)
     13 typedef struct tagBITMAPFILEHEADER
     14 {
     15     unsigned char bfType[2];//文件格式
     16     unsigned long bfSize;//文件大小
     17     unsigned short bfReserved1;//保留
     18     unsigned short bfReserved2;
     19     unsigned long bfOffBits; //DIB数据在文件中的偏移量
     20 }fileHeader;
     21 #pragma pack()
     22 /*
     23 位图数据信息结构
     24 */
     25 #pragma pack(1)
     26 typedef struct tagBITMAPINFOHEADER
     27 {
     28     unsigned long biSize;//该结构的大小
     29     long biWidth;//文件宽度
     30     long biHeight;//文件高度
     31     unsigned short biPlanes;//平面数
     32     unsigned short biBitCount;//颜色位数
     33     unsigned long biCompression;//压缩类型
     34     unsigned long biSizeImage;//DIB数据区大小
     35     long biXPixPerMeter;
     36     long biYPixPerMeter;
     37     unsigned long biClrUsed;//多少颜色索引表
     38     unsigned long biClrImporant;//多少重要颜色
     39 }fileInfo;
     40 #pragma pack()
     41 /*
     42 调色板结构
     43 */
     44 #pragma pack(1)
     45 typedef struct tagRGBQUAD
     46 {
     47     unsigned char rgbBlue; //蓝色分量亮度
     48     unsigned char rgbGreen;//绿色分量亮度
     49     unsigned char rgbRed;//红色分量亮度
     50     unsigned char rgbReserved;
     51 }rgbq;
     52 #pragma pack()
     53 
     54 int main()
     55 {
     56     int i,j;
     57     unsigned char ImgData[1000];
     58     FILE * fpGray,* fpBin;
     59     fileHeader * fh;
     60     fileInfo * fi;
     61     rgbq * fq;
     62 
     63     if((fpGray=fopen("G:/vc6.0/work/22.bmp","rb"))==NULL)
     64     {
     65         printf("打开文件失败");
     66         exit(0);
     67     }
     68     
     69     if((fpBin=fopen("G:/vc6.0/work/33.bmp","wb"))==NULL)
     70     {
     71         printf("创建文件失败");
     72         exit(0);
     73     }
     74     //读取灰度图数据
     75     fh=(fileHeader *)malloc(sizeof(fileHeader));
     76     fi=(fileInfo *)malloc(sizeof(fileInfo));
     77     fq=(rgbq *)malloc(256*sizeof(rgbq));
     78     fread(fh,sizeof(fileHeader),1,fpGray);
     79     fread(fi,sizeof(fileInfo),1,fpGray);
     80     fread(fq,sizeof(rgbq),256,fpGray);
     81     //将头信息写入
     82     fwrite(fh,sizeof(fileHeader),1,fpBin);
     83     fwrite(fi,sizeof(fileInfo),1,fpBin);
     84     fwrite(fq,sizeof(rgbq),256,fpBin);
     85     //灰度值低于阈值则置0
     86     for(i=0;i<(fi->biHeight);i++)
     87     {
     88         for(j=0;(j<(fi->biWidth+3)/4*4);j++)
     89         {
     90             fread(&ImgData[j],1,1,fpGray);
     91             if(ImgData[j]>142)
     92                 ImgData[j]=255;
     93             else
     94                 ImgData[j]=0;
     95         }
     96         fwrite(ImgData,1,j,fpBin);
     97     }
     98     free(fh);
     99     free(fi);
    100     free(fq);
    101     fclose(fpBin);
    102     fclose(fpGray);
    103     printf("success\n");
    104     return 0;
    105 }

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  • 附:PIL可以对图像的颜色进行转换,并支持诸如24位彩色、8位灰度图二值图等模式,简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成,其中mode表示输出的颜色模式,例如’‘L’‘表示灰度,’‘1’'表示二值图模式等...
    from PIL import Image
    I = Image.open('lena.png')
    I.show()
    L = I.convert('L')   #转化为灰度图
    L = I.convert('1')   #转化为二值化图
    L.show()
    

    附:PIL可以对图像的颜色进行转换,并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式,简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成,其中mode表示输出的颜色模式,例如’‘L’‘表示灰度,’‘1’'表示二值图模式等。但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时,是采用 固定的阈 值127来实现的,即灰度高于127的像素值为1,而灰度低于127的像素值为0。

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  • RGB图像,索引图像,二值图像,灰度图像之间的转换。 % 将索引图像转换为其他图像时,需要提供 % 索引图像的数据和调色板 % 将其他图像转换为索引图像时,需要设置 % 数据和调色板 % 其他类型图像转换为...
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空空如也

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灰度图转二值图