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  • 主要是给OpenCV的窗体添加鼠标的滑动事件,通过鼠标的事件返回的X,Y,去图像的数据上查找对应的,绘图需要将tiff转为灰度图像来查找,RGB是通过tiff以RGB模式读取获得。方便查看图像上任意一点的像元,...

    主要是给OpenCV的窗体添加鼠标的滑动事件,通过鼠标的事件返回的X,Y值,去图像的数据上查找对应的值,绘图值需要将tiff转为灰度图像来查找,RGB值是通过tiff以RGB模式读取获得。方便查看图像上任意一点的像元值,可以做研究用。

    代码如下

    # 导入cv模块
    import cv2 as cv
    import time
    import numpy  as np
    
    # 读取图像,支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式
    # 第二个参数是通道数和位深的参数,有四种选择,参考https://www.cnblogs.com/goushibao/p/6671079.html
    # 1彩色2灰度
    img = cv.imread("sancun.tif", 1)
    
    title = "image"
    # 创建窗口并显示图像
    cv.namedWindow(title, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.imshow(title, img)
    # 采集转灰度
    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    
    
    def mouse_click(event, x, y, flags, param):
        if event == cv.EVENT_MOUSEMOVE:
            # cv.destroyAllWindows()
            # print(event, x, y, flags, param)
            # print("像素值", gray[x][y])
            # print("RGB", img[x][y])
            time1 = time.clock()
    
            img1 = img.copy()
            print("耗时", time.clock() - time1)
            cv.putText(img1, "Gray:"+str(gray[x][y]), (50, 150), cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 5, (0, 255, 0), 12)
            cv.putText(img1, "RGB:"+str(img[x][y]), (50, 350), cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 5, (0, 255, 0), 12)
            cv.imshow(title, img1)
            # print("耗时", time.clock()-time1)
    
    
    cv.setMouseCallback(title, mouse_click)
    cv.waitKey(0)
    # 释放窗口
    cv.destroyAllWindows()
    

    运行如图

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  • 灰度值匹配

    2018-11-07 09:06:41
    labview,图像处理,根据图像位置的灰度值,去匹配检测图片的有无或者好坏,
  • 图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。    实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这...

    图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。

     

        实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富,能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度,能显示的颜色就是16×16×16=4096色。不过目前的产品256级灰度已经非常地普遍了。

     所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中表现为颜色的不同,灰度级越多,图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用16位二进制数表示,我们就叫它16位图,它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个象素采用24位二进制数表示,我们就叫它24位图,它可以表达2的24次方即16777216种颜色。

          灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象,它的象素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象,RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。

          灰度是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,在医学、图像识别领域有很广泛的用途

        彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值(是一种广义的提法),转化的方法看应用的领域而定,一般按加权的方法转换,R , G ,B 的比一般为3:6:1。

           任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成,假如原来某点的颜色为RGB(R,G,B),那么,我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度:

        1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

        2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100

        3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;

        4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3;

         5.仅取绿色:Gray=G;

       通过上述任一种方法求得Gray后,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。

     

    灰度值与像素值的关系

     

          记录了明亮(暗与亮,黑与白)度信息的2D图像成为亮度(灰度)图像。如果对于一张本身就是灰度图像(8位灰度图像)来说,他的像素值就是它的灰度值,如果是一张彩色图像,则它的灰度值需要经过函数映射来得到。灰度图像是由纯黑和纯白来过渡得到的,在黑色中加入白色就得到灰色,纯黑和纯白按不同的比例来混合就得到不同的灰度值。

     

        像素中具有RGB三通道的彩色图像来说怎样才能得到灰度图像呢?只要使R=G=B,三者的值相等就可以得到灰度图像。R=G=B=255为白色,R=G=B=0为黑色,R=G=B=小于255的某个整数时,此时就为某个灰度值。

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  • DICOM图像像素值、灰度值与CT值

    万次阅读 2018-08-28 11:03:18
    图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。  实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这款产品的...

    做医学图像处理会涉及DICOM图像,初学者应该要对图像像素有一定了解,在对像素处理中会一些算法会利用的更好。

    图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。

        实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富,能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度,能显示的颜色就是16×16×16=4096色。不过目前的产品256级灰度已经非常地普遍了。

     所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中表现为颜色的不同,灰度级越多,图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用16位二进制数表示,我们就叫它16位图,它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个象素采用24位二进制数表示,我们就叫它24位图,它可以表达2的24次方即16777216种颜色。

          灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象,它的象素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象,RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。

          灰度是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,在医学、图像识别领域有很广泛的用途

        彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值(是一种广义的提法),转化的方法看应用的领域而定,一般按加权的方法转换,R , G ,B 的比一般为3:6:1。

           任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成,假如原来某点的颜色为RGB(R,G,B),那么,我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度:

        1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

        2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100

        3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;

        4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3;

         5.仅取绿色:Gray=G;

       通过上述任一种方法求得Gray后,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。

    灰度值与像素值的关系

          记录了明亮(暗与亮,黑与白)度信息的2D图像成为亮度(灰度)图像。如果对于一张本身就是灰度图像(8位灰度图像)来说,他的像素值就是它的灰度值,如果是一张彩色图像,则它的灰度值需要经过函数映射来得到。灰度图像是由纯黑和纯白来过渡得到的,在黑色中加入白色就得到灰色,纯黑和纯白按不同的比例来混合就得到不同的灰度值。

        像素中具有RGB三通道的彩色图像来说怎样才能得到灰度图像呢?只要使R=G=B,三者的值相等就可以得到灰度图像。R=G=B=255为白色,R=G=B=0为黑色,R=G=B=小于255的某个整数时,此时就为某个灰度值。

    像素值(灰度值)转换为CT值

        CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071。用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu。

     在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值。

      首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope.

      然后通过公式:

        Hu = pixel * slope + intercept

      计算得到CT值。

    获得三维值:

    PathDicom = "./PATIENT_DICOM5/"  # 与python文件同一个目录下的文件夹
    lstFilesDCM = []
    slices = []
    number = 0
    name = 0
    for dirName, subdirList, fileList in os.walk(PathDicom):
        for filename in fileList:
                lstFilesDCM.append(os.path.join(dirName, filename))
                number += 1
    RefDs = pydicom.read_file(lstFilesDCM[0])
    ConstPixelSpacing = (float(RefDs.PixelSpacing[0]), float(RefDs.PixelSpacing[1]), float(RefDs.SliceThickness))
    print(ConstPixelSpacing)

     

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  • 绝对的原创,也是我第一次做类似的数据处理,里面有我做这个数据原创图片,希望大家能够满意。。。。。。
  • 图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。 实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这款产品的...

    图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。

    实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富,能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度,能显示的颜色就是16×16×16=4096色。不过目前的产品256级灰度已经非常地普遍了。

     所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中表现为颜色的不同,灰度级越多,图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用16位二进制数表示,我们就叫它16位图,它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个象素采用24位二进制数表示,我们就叫它24位图,它可以表达2的24次方即16777216种颜色。

    灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象,它的象素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象,RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。

    灰度是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,在医学、图像识别领域有很广泛的用途

     彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值(是一种广义的提法),转化的方法看应用的领域而定,一般按加权的方法转换,R , G ,B 的比一般为3:6:1。

    任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成,假如原来某点的颜色为RGB(R,G,B),那么,我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度:

    1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11
    
    2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100
    
    3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;
    
    4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3;
    
     5.仅取绿色:Gray=G;
    
    •  

    通过上述任一种方法求得Gray后,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。

    灰度值与像素值的关系

    记录了明亮(暗与亮,黑与白)度信息的2D图像成为亮度(灰度)图像。如果对于一张本身就是灰度图像(8位灰度图像)来说,他的像素值就是它的灰度值,如果是一张彩色图像,则它的灰度值需要经过函数映射来得到。灰度图像是由纯黑和纯白来过渡得到的,在黑色中加入白色就得到灰色,纯黑和纯白按不同的比例来混合就得到不同的灰度值。

    像素中具有RGB三通道的彩色图像来说怎样才能得到灰度图像呢?只要使R=G=B,三者的值相等就可以得到灰度图像。R=G=B=255为白色,R=G=B=0为黑色,R=G=B=小于255的某个整数时,此时就为某个灰度值。

    转自:https://blog.csdn.net/sinat_27088253/article/details/79570722?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v28-1-79570722.nonecase&utm_term=%E5%83%8F%E7%B4%A0%E5%80%BC%E5%92%8Crgb%E7%9A%84%E5%85%B3%E7%B3%BB&spm=1000.2123.3001.4430

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  • 本文将介绍一种新的算法,叫做局部灰度值编码算法,它通过对灰度值编码来进行粗匹配,再用相位相关法进行精匹配。
  • 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这个值就是我们常见到的像素值或者灰度值。一般我们所处理的图象是经过量化后的灰度图象,标准的CT 灰度图象为1...
  • 今天小编分享一篇改变灰度图亮度的干货 有什么建议请多多评价那 #include"stdafx.h" #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using ...
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  • 【ArcGIS】栅格文件导出灰度值

    千次阅读 2015-09-28 17:16:33
    arctoolbox\spatial analyst tools\extraction\这里的 extract values to points或者 sample获取都行
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  • 多幅影像求平均

    2019-03-16 17:50:56
    实现了使用多幅影像求各个点的平均,安装python后可直接运行
  • 注意:现在用的这个方法,只对灰度值有断续的情况下,处理的结果会很好。因为只考虑一维数据就很好。如果是二维的,我们则还是需要加上权值信息,即每个灰度对应的数量,这就是另一种算法。我们会在后面的文章继续...
  • 在指纹图像预处理环节计算多个前景灰度特征,包括图像质量特征、材质特征和信息量特征。选取特定的阈值,对前后采集的指纹图像特征进行比较,判别是否为伪指纹图像。实验结果证明了该方法的有效性。
  • 在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度、纹理和形态特征的提取。但是,对于进一步了解ROI区域像素或者说CT的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域。 因此,本文将进一步对ROI...
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