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  • 像素和灰度
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    2016-08-06 13:21:51

            这段时间一直在思考灰度级和像素值的区别,当然还有屏幕分辨率。经过查找资料加上自己的体验,暂时得到一些理解。

            我们按照范围从大到小:屏幕分辨率主要表现在显示屏的图像显示质量问题上,表示屏幕上长度和宽度上拥有的像素点,当然像素点越多,所能显示的颜色越多,显示也就越清晰。像素用2进制表示,灰度图像一般是8位二进制,像素也有32位的,24位的。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。黑白图像的灰度值和像素值都是一样的。彩色图像的灰度值是转化为黑白图像的像素值或灰度值。一般通过加权平均的方法得到。


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    图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,... 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

    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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    三原色: 红绿蓝

    RGB颜色模式表达方式: 每种颜色按亮度分为0~255共256个等级,0表示亮度为0%,255表示亮度为100%。这是我们首先要知道的,数值表示的是颜色的亮度。这些数值可以表示256256256=1678万种颜色,但为什么是255呢,这关于到色彩位数2^8=256,,表示这是8位色彩深度。色彩深度是计算机图形学领域表示在位图或者视频帧缓冲区中储存1像素的颜色所用的位数,位数越多,能表示的颜色越多。

    十六进制颜色码: 是将十进制的0~255用两位十六进制表示,十进制与十六进制转化不会的伙伴要去学一下哦。十六进制颜色码共六位,前两位表示红色、中间两位表示绿色、最后两位表示蓝色。下面看例子,图片最下方“#”后的就是十六进制颜色码。

    像素点: 像素点是最小的图像单元,一张图片由好多的像素点组成。图片尺寸是500 * 338 的,表示图片是由一个500 * 338的像素点矩阵构成的,这张图片的宽度是500个像素点的长度,高度是338个像素点的长度,共有500 * 338 = 149000个像素点。把鼠标放在一个图片上,这个时候会显示尺寸和大小,这里的尺寸就是像素。

    RGB: 因为一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的,所以像素点矩阵对应三个颜色向量矩阵,分别是R矩阵(500 *338大小),G矩阵(500 *338大小),B矩阵(500 *338大小)。如果每个矩阵的第一行第一列的值分别为:R:240,G:223,B:204,所以这个像素点的颜色就是(240,223,204)。

    灰度: 灰度是表明图像明暗的数值,即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。灰度值指的是单个像素点的亮度。灰度值越大表示越亮。

    图像的灰度化: 灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。图像的灰度化就是让像素点矩阵中的每一个像素点都满足关系:R=G=B,此时的这个值叫做灰度值。如RGB(100,100,100)就代表灰度值为100,RGB(50,50,50)代表灰度值为50。

    灰度值与像素值的关系: 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。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。

    灰度级: 灰度级表明图像中不同灰度的最大数量。灰度级越大,图像的亮度范围越大。

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    前言

           本篇文章对图像处理中的分辨率、像素、灰度和Halcon中的数据结构作了简单介绍,旨在帮助读者认识使用Halcon的基本概念,建立理论基础。


    一、image

    1.分辨率

            分辨率:一般用WxH的形式表示,W为图像水平方向上每一行的像素数,H为垂直方向上每一列的像素数。
    在这里插入图片描述
           可以看到上述图片分辨率是512 × 512 ,表示图片是由一个512 × 512的像素点矩阵构成的,这张图片的宽度有512个像素,高度有512个像素,共有512 × 512 = 262144个像素。
           指出一个误解:通常我们会看到“分辨率1920*1080”,此处分辨率=Resolution,是数码图像的分辨率,与屏幕分辨率ppi和打印机分辨率dpi无关,它表示的是“像素数量”不要理解为面积,跟面积无任何关系。
           图像分辨率与面积相关时是指每英寸图像内的像素点数,单位为ppi(像素每英寸)。分辨率越高,像素的点密度越高,图像越逼真(这就是为什么做大幅的喷绘时,要求图片分辨率要高,就是为了保证每英寸的画面上拥有更多的像素点)。

    2.像素(pixel)

            数字图像由连续的模拟图像采样和量化而得。 组成数字图像的基本单位是像素,所以数字图像是像素的集合。 像素的值代表图像在该位置的亮度(或灰度),称为图像的灰度值。 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。

    3.图像分类

           主要的数字图像有二值图像,灰度图像和彩色图像几种。黑白图像是指图像每个像素只有两种颜色,黑色或白色(即0表示黑色,1表示白色),没有过度。
    黑白图片
            灰度图像是指图像每个像素由量化的灰度级来描述图像,但没有彩色信息,灰度级分256等,从0表示黑色,255表示白色。
    灰度图片
           彩色图像指的是每个像素信息由R红色 G绿色 B蓝色这三原色通道构成图像,其中RGB又是由不同灰度等级来描述的。
    在这里插入图片描述

    二、灰度是什么?

            灰度图像中,最低值对应黑,最高值对应白;黑白之间的亮度值是灰度阶(gray-level) ,彩色图像则通过矢量函数(三阶张量,即三通道)描述,可以将一幅彩色图像看做由R,G,B三种基础色进行堆叠形成,而这三种基础色又对应了三个大小相同的矩阵,矩阵的数值表征这一通道颜色的深浅。有时除了考虑RGB三种颜色外,还考虑像素的透明度a,称为RGBA描述。
           色彩在人类视觉感知中极其重要,色彩与物体反射不同波长的电磁波的能力相关,一般将这三种颜色(三种不同波长的光)作为三原色:红(700nm)、绿(546.1nm)、蓝(438.5nm),灰度图像的矩阵元素数值与彩色图像间满足Y=0.299R+0.587G+0.114B;RGB数字图像中,以(0,0,0)表示黑色,(255,255,255)表示白色;灰度图像中,以0表示黑色,以255表示白色;二值图像中,以0表示黑色,1表示白色。
            图像每个位置[i,j]必定对应一个[0,255]的数值。
            所谓灰度色,就是指纯白、纯黑以及两者中的一系列从黑到白的过渡色。我们平常所说的黑白照片、黑白电视,实际上都应该称为灰度照片、灰度电视才确切。灰度色中不包含任何色相,即不存在红色、黄色这样的颜色。
            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(即单通道)。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。
           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。
           一般,像素值量化后用一个字节(8bits)来表示。如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围为0~255,表示亮度从深到浅,对应图像中的颜色为从黑到白。黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调,每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种。

           用WinHex打开任意一张图片,可以看到每个像素的灰度值。
    在这里插入图片描述

    三、Halcon数据结构

    1.Region

           图像处理的任务就是识别图像中的某些特征区域(Region),计算区域特征的时候,会把图像像素转换成区域来计算,这样可以减少资源的占用,方便存储和计算。区域是符合某些性质的像素子集,区域可以是任意的形状,单独的1像素也可以是区域。
           下图中红色的部分是通过调用threshold(阈值分割算子)得出的灰度值在128-255的Region。
    在这里插入图片描述

    2.亚像素轮廓(XLD)

           图像和区域最小的组成单位是像素,对于测量工具,例如钢尺,最小的测量单位是毫米,但是可以通过估读的方式读到亚毫米级,如2.5毫米。像素也是可以“估读”的,这就是所说的亚像素级。HALCON中使用XLD这个数据结构来存储和表示亚像素的数据。
           下图是通过threshold_sub_pix算子得出的亚像素轮廓示意图,每一个方格代表一像素,方格代表轮廓像素,线代表亚像素轮廓,可以看到亚像素轮廓在像素内,但是并不是在中心,而且根据计算存在不同的点位。
    在这里插入图片描述
           亚像素轮廓带给我们更精确的点,从而在测量和定位当中提供更准确的图像位置。亚像素轮廓是一组有序的控制点的集合,数值为浮点型,精度一般为小数点后两位。通过上图可以看出,亚像素轮廓是通过周围的像素插值计算得到的。

    3.Tuple

           有人认为HALCON的数组(Tuple)和C语言的数组是相同的,其实两者有所差别。C语言的数组只能存放一种变量,而且数组可以是二维的或三维的,而HALCON的数组就不太一样了。在数据存储方面,可以认为Tuple是一个结构体,可以同时存储多种数据类型,如字符串、整数和浮点数;在维度方面,Tuple是一个单一维度的数组,它只能是一维数组,而不像C语言中的数组那样进行多维度存储。

    4.句柄

           句柄是指使用一个唯一的整数值,即一个4字节(64位程序中为8字节)长的数值来标识应用程序中的不同对象和同类中的不同的实例,例如一个窗口、按钮、图标、滚动条、输出设备、控件或者文件等。当一个应用程序要引用其他系统所管理的内存块或对象时,就要使用句柄。应用程序能够通过句柄访问相应的对象信息,但是句柄不是指针,程序不能利用句柄来直接阅读文件中的信息。如果句柄不在I/O文件中,它是毫无用处的。
           句柄与普通指针的区别在于,指针包含的是引用对象的内存地址,而句柄则是由系统所管理的引用标识,该标识可以被系统重新定位到一个内存地址上。这种间接访问对象的模式增强了系统对引用对象的控制。
           在HALCON中有很多实例对象,例如标定、匹配、测量和窗口等都使用到了句柄,这些例子通过句柄来识别使用的是哪个对象。因为在程序中可能会出现多个匹配或者测量的对象,所以用句柄来标识,方便管理。
           在HALCON中句柄由数字和字母组成,共12位,数字和字母后面用一个括号表明这个句柄是用于哪一个对象类型,例如,H1C881D5FA10(window)就是用于窗口的句柄;H1C881D5FA40(shape_model)是用于模板匹配的句柄。
           句柄是需要存储的,一般都是存储实例对象。因为每一次打开相同的程序,相同的对象的句柄也是不一样的,例如上面的窗口和模板匹配句柄,再次打开的时候,就变成了句柄H24BE085FA10(window)和句柄H24BE085FA40(shape_model)。


    总结

           基础不牢,地动山摇。基本的概念和理论有助于我们使用好软件,为日后的实战提供指导。

    参考文献:
    1.图像处理名词解释之灰度、灰度级、分辨率、像素值总结
    2.机器视觉:使用HALCON描述与实现/杜斌编著.清华大学出版社

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