mythma

彩色图转换为灰度图公式很简单：


Y=0.3RED+0.59GREEN+0.11 
Blue


用GDI+实现的方式由两种：
1. 直接用上述公式修改象素点
2. 用ColorMatrix。

下面是用ColorMatrix实现示例：

 
 

  
  using
   
  namespace
   Gdiplus;
    Image img(wszFileName);
    Graphics graphics(GetDC()
  ->
  GetSafeHdc());
    ColorMatrix cm
  =
   
  
  {0.3f, 0.3f, 0.3f, 0, 0,
        0.59f,0.59f,0.59f,0, 0,
        0.11f,0.11f,0.11f,0, 0,
        0,    0,    0,    1, 0,
        0,    0,    0,    0, 1}
  ;
    ImageAttributes ia;
    ia.SetColorMatrix(
  &
  cm);

    
  float
   x 
  =
   (
  float
  )img.GetWidth();
    
  float
   y 
  =
   (
  float
  )img.GetHeight();
    graphics.DrawImage(
  &
  img, 
        RectF(
  0.0f
  ,
  0.0f
  ,x,y,
        
  0.0f
  ,
  0.0f
  ,x,y, 
        UnitPixel,
        
  &
  ia);

 
 

彩色图转换为灰度图公式很简单：


Y=0.3RED+0.59GREEN+0.11 
Blue


用GDI+实现的方式由两种：
1. 直接用上述公式修改象素点
2. 用ColorMatrix。

下面是用ColorMatrix实现示例：

 
 

  
  using
   
  namespace
   Gdiplus;
    Image img(wszFileName);
    Graphics graphics(GetDC()
  ->
  GetSafeHdc());
    ColorMatrix cm
  =
   
  
  {0.3f, 0.3f, 0.3f, 0, 0,
        0.59f,0.59f,0.59f,0, 0,
        0.11f,0.11f,0.11f,0, 0,
        0,    0,    0,    1, 0,
        0,    0,    0,    0, 1}
  ;
    ImageAttributes ia;
    ia.SetColorMatrix(
  &
  cm);

    
  float
   x 
  =
   (
  float
  )img.GetWidth();
    
  float
   y 
  =
   (
  float
  )img.GetHeight();
    graphics.DrawImage(
  &
  img, 
        RectF(
  0.0f
  ,
  0.0f
  ,x,y,
        
  0.0f
  ,
  0.0f
  ,x,y, 
        UnitPixel,
        
  &
  ia);
 
  

遍历像素点，修改颜色，貌似比上面方法快



public static bool Invert0(Bitmap b) 

 { 

 BitmapData bmData = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, b.Width, b.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb); 

 int stride = bmData.Stride; 

 System.IntPtr Scan0 = bmData.Scan0; 

 unsafe 

 { 

 byte * p = (byte *)(void *)Scan0; 

 int nOffset = stride - b.Width*3; 

 int nWidth = b.Width * 3; 

 int h=b.Height; 

 

 for(int y=0;y<h;++y) 

 { 

 for(int x=0; x < nWidth; ++x ) 

 { 

 p[0] = (byte)(255-p[0]); 

 ++p; 

 } 

 p += nOffset; 

 } 

 } 

 b.UnlockBits(bmData); 

 return true; 

 }

 
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在图像处理中，我们通常把彩色图像转为灰度图像，或者黑白图，然后再实现一些相关的计算和识别，比如图像识别等，是计算机视觉方面最常用的一种基本方法。进行了转换之后，很多事情就变得简单方便起来。
 
我们都知道，图片可以看作是一个矩阵，一个包含RGB的彩色图片，可以看作为三维的矩阵。第一维是长，第二维是宽，第三维依次代表着G、B、R的值，可以看作这三种颜色叠加而成。
 
彩色图像转为灰度图像的时候，我们只需将每一个像素点的RGB三种原色按一定的系数比例求期望值，然后将每一个像素的RGB值全部置为该点的期望值即可。彩色图像转为灰度图像的RGB系数分别为0.299、0.587、0.114，那么我们可以得到以下公式：
 
Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B
 
假设我们在磁盘D盘有一个img.jpg的图片文件，你可以使用任意图片来实验，建议尺寸别太大，否则计算时间可能会较长。图片的格式读取起来相对较复杂，尤其是文件头，而且也是不好处理，为了方便起见，我们使用MATLAB来实现：
 
I = imread('D:\img.jpg');
 
[row,col,m]=size(I);
 
figure(1);
 
imshow(I);
 
%imwrite(I,'D:\r0.jpg');
 
J(row,col,m)=0;
 
for i=1:row
 
for j=1:col
 
J(i,j,1:3) = (0.114*I(i,j,1)+0.587*I(i,j,2)+0.299*I(i,j,3));%系数依次为GBR的系数
 
J(i,j,1:3)=J(i,j,1:3)./255;
 
end
 
end
 
figure(2);
 
imshow(J);
 
通过以上代码我们就可以实现彩色图像转为灰度图像了。如果我们还要转为黑白图片怎么办？那就在灰度图片的基础上进行0-1二值化。我们首先求整个矩阵的期望值，以此作为二值化的临界点，然后遍历每一个像素点，当大于等于这个值时，我们将其更改为1，否则更改为0，部分MATLAB编译器需要更改为255和0。同样，我们继续使用MATLAB来实现：
 
K(row,col,m)=0;
 
qiwang=mean(J);
 
for i=1:row
 
for j=1:col
 
if(J(i,j,1)>=qiwang)
 
K(i,j,1:3)=1;
 
else
 
K(i,j,1:3)=0;
 
end
 
end
 
end
 
figure(3);
 
imshow(K);
 
这样一来，一幅黑白图片又生成了。如果我们想将图片保存下来，可以再使用以下代码：
 
imwrite(J,'D:\r1.jpg');
 
imwrite(K,'D:\r2.jpg');
 
最后我们再来做一个时间复杂度分析，由于图片是三维矩阵，其中一维维度固定为3，所以，设图像长为m宽为n，那么耗时为m*n*3，计算的时间复杂度为O(m*n)。由此可以看出一般情况下的时间复杂度近似为n2 。
 
写在最后：
 
鉴于本人水平有限，如果文章中有什么错误之处，欢迎指正，非常感谢。
 
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Premiere彩色变黑白处理方法：
 
        将要改变颜色的地方用剃刀工具把素材截开，后一段素材添加视频特效（黑&白），最后，视频转场可以添加（叠化）。