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  • 像素值与灰度值的区别与关系

    千次阅读 2020-03-26 14:10:46
    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8位色彩深度。色彩深度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像素颜色所用的位数,位数越多,...

    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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  • 什么是索引像素格式

    2019-07-28 15:02:03
    常见的一种方法分解成红绿蓝三种颜色,对应英文缩写RGB。每种色彩有0-255一共256种状态。计算机存储空间的一个字节8个比特,每个比特可以记录0和1两种状态,使用一个字节就可以存储256种状态,三个字节(24...

    一般来说,计算机为了存储图像中每一个像素的颜色,会将颜色分解成几种色彩,对每种色彩进行量化存储。常见的一种方法是分解成红绿蓝三种颜色,对应英文缩写为RGB。每种色彩有0-255一共256种状态。计算机存储空间的一个字节是8个比特,每个比特可以记录0和1两种状态,使用一个字节就可以存储256种状态,三个字节(24比特)就可以组合出常见的各种颜色了。
    如果直接存储每个像素的RGB颜色值,每个像素都需要占用3个字节。有些图像中有大量的色彩是相同的,那么就可以在图像文件中划出一个区域存放一个“调色板”来存储图像中的每一种颜色,然后在记录每个像素的时候,只是记录这个像素的颜色对应到“调色板”的第几号颜色。这种做法就称为索引像素格式,或者叫索引色,也有其他的叫法,大同小异。
    一般索引色格式的图片,常见的扩展名有GIFPNG。而且调色板中最多不超过256中颜色,也可以缩减为128、64、32种色彩或者更少。
    如果原始图像中颜色数量很多,转换成索引色的时候就会丢失一些色彩,这时还需要通过一些算法,让图像看起来损失不太大。


    索引图像

    索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。索引图像可把像素值“直接映射”为调色板数值。
    一幅索引图包含一个数据矩阵data和一个调色板矩阵map,数据矩阵可以是uint8,uint16或双精度类型的,而调色板矩阵则总是一个m×3的双精度矩阵。
    调色板通常与索引图像存储在一起,装载图像时,调色板将和图像一同自动装载。

    概述

    索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。索引图像可把像素值“直接映射”为调色板数值。
    一幅索引图包含一个数据矩阵data和一个调色板矩阵map,数据矩阵可以是uint8,uint16或双精度类型的,而调色板矩阵则总是一个m×3的双精度矩阵。
    索引模式和灰度模式比较类似,它的每个象素点也可以有256种颜色容量,但它可以负载彩色。灰度模式的图像最多只能有256种颜色。当图像转换成索引模式时,系统会自动根据图像上的颜色归纳出能代表大多数的256种颜色,就象一张颜色表,然后用这256种来代替整个图像上所有的颜色信息。
    索引的图像只支持一个图层,并且只有一个索引彩色通道。
    索引模式的图像就像是一块块由彩色的小瓷砖所拼成的,由于它最多只能有256种彩色,所以它所形成的文件相对其它彩色要小得多。索引模式的另一个好处是它所形成的每一个颜色都有其独立的索引标识。当这种图像在网上发布时,只要根据其索引标识将图像重新识别,它的颜色就完全还原了。
    索引模式主要用于网络上的图片传输和一些对图像象素、大小等有严格要求的地方。

    工作原理

    MATLAB自带的woman信号构成的图像的像素索引矩阵和调色板矩阵。woman图像是一幅典型的索引图像。其图像矩阵大小为256×256,表示有65535个像素点构成。调色板大小为256×3,表示有256种颜色。我们看到图像索引矩阵的(1,1)单元的内容为124,也就是说这一点像素的颜色就是调色板矩阵的第125行所定义的颜色。可以看到调色板矩阵的第125行为[0.60536,0.60536,0.60536],表示RGB三个分量的比重都比较重且在图像中的地位相同。
    图像矩阵中的数值与调色板的关系依赖于图像矩阵的类型:如果图像矩阵是双精度类型的,那么数值1将指向调色板的第一行,数值2将指向调色板的第二行,依次类推;如果图像矩阵是uint8uint16类型的,那么将产生一个偏移量:数值0表示调色板的第一行,数值1表示调色板的第二行,依次类推。
    在实际操作中应该注意到,调色板通常与索引图像存储在一起;装载图像时,调色板将和图像数据一同自动装载。

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  • 对于一张图片来说,人眼看到的各种颜色的组合,而计算机看到则一堆范围在0~255之间的像素值,也就是说如果想让计算机处理图像,首先我们应该将图像转换数字。怎么转换呢?转换完之后每一维,每个元素值都代表...

    对于一张图片来说,人眼看到的是各种颜色的组合,而计算机看到则是一堆范围在0~255之间的像素值,也就是说如果想让计算机处理图像,首先我们应该将图像转换为数字。怎么转换呢?转换完之后每一维,每个元素值都代表什么含义呢?

    1.图像转换

    这里用到了一张用PS生成的5x5大小的RGB彩色图像,python,以及scipy.misc库。
    这是测试的图像:

    下面是两行简单的代码,可以将图像转换为数组:

    import scipy.misc # 首先应该用pip安装scipy库
    print(scipy.misc.imread("./5.jpg"))
    

    运行后结果如下:

    [[[188  71  38]
      [254 113   0]
      [226 127   0]
      [132  91  39]
      [ 28  46  84]]
    
     [[118  12 112]
      [202  65  59]
      [242 110  27]
      [218 111  29]
      [151  89  38]]
    
     [[112  42 102]
      [134  25  90]
      [191  55  59]
      [243 112  22]
      [236 129   0]]
    
     [[159 116  61]
      [119  52  87]
      [134  29  88]
      [180  66  66]
      [218 116   5]]
    
     [[232 212  19]
      [166 110  75]
      [136  27 110]
      [145  16 108]
      [183  66  46]]]
    


    2.分析结果


    从输出结果来看,python将这张5x5大小的图片转换成了一个3维数组,每个“[ ]”,代表一个维度。每一个维度都代表什么含义呢?

    借助macOS下的取色工具,我取到了位于图片最左上角那个像素的RGB值,我们用(1,1)来表示这个像素。这个值是(185,71,44),然后我又取到了(1,2)位置上的RGB值为(251,113,34),然后(1,3),(1,4),(1,5)上的RGB的值分别为(223,126,31),(131,91,44),(29,47,83)。

    由于取色器取到的RGB值和python取到的RGB值有一定的误差,所有每个像素的值上下都会差几个数,但是这并不影响我们从中寻找规律。

    将取色器的值与输出结果进行比对,我们可以发现,三维数组的最里面的第三个维度(也就是最里面的“[ ]”)代表的是一个像素点的RGB值,第二个维度代表的是这张图片的每一行的5个像素点的RGB值,第三个维度代表的就是这个图片。


    --------------------- 
    原文:https://blog.csdn.net/gaifuxi9518/article/details/88364167 
     

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  • 图像二

    千次阅读 2020-02-11 14:00:03
    什么是图像二值化 彩色图像: 有blue,green,red三个通道,取值范围均为0-255 灰度图:只有一个通道0-255,所以一共有256种颜色 二值图像:只有两种颜色,...THRESH_BINARY:超过阈值的值为最大值,其他值0 THR...

    什么是图像二值化

    彩色图像: 有blue,green,red三个通道,取值范围均为0-255

    灰度图:只有一个通道0-255,所以一共有256种颜色

    二值图像:只有两种颜色,黑色和白色

    图像二值化

    图像二值化的步骤

    • 获取阈值
      在这里插入图片描述
    • 根据阈值去二值化图像

    Opencv二值化的方法及代码

    全局阈值

    OpenCv的threshold函数进行全局阈值。
    其函数原型为:cv.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) -> retval, dst
    src:表示输入图像(多通道,8位或32位浮点)。
    thresh:表示阈值。
    maxval:与THRESH_BINARY和THRESH_BINARY_INV阈值类型一起使用设置的最大值。
    type: 阈值类型。
    retval: 返回的阈值。若是全局固定阈值算法,则返回thresh参数值。若是全局自适应阈值算法,则返回自适应计算得出的合适阈值。
    dst: 输出与src相同大小和类型以及相同通道数的图像。
    
    阈值的类型

    原灰度图像的像素值(其中红色的线表示阈值,折线表示像素值)
    在这里插入图片描述

    • THRESH_BINARY:超过阈值的值为最大值,其他值是0
      在这里插入图片描述
    • THRESH_BINARY_INV:超过阈值的值为0,其他值为最大值
      在这里插入图片描述
    • THRESH_TRUNC: 超过阈值的值等于阈值,其他值不变
      在这里插入图片描述
    • THRESH_TOZERO: 超过阈值的值不变,其他值为0
      在这里插入图片描述
    • THRESH_TOZERO_INV:超过阈值的值为0,其他值不变
      在这里插入图片描述
    代码实现
    • 全局阈值使用THRESH_OTSU大津法
    def threshold_demo(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)   ##要二值化图像,必须先将图像转为灰度图
        ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
        print("threshold value %s" % ret)  #打印阈值,超过阈值显示为白色,低于该阈值显示为黑色
        cv.imshow("threshold", binary) #显示二值化图像
    

    在这里插入图片描述
    threshold value 137.0 #获取阈值为137

    • 全局阈值使用THRESH_TRIANGLE 三角形算法
    def threshold_demo(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_TRIANGLE)
        print("threshold value %s" % ret)
        cv.imshow("threshold", binary)
    

    在这里插入图片描述

    threshold value 105.0
    

    知识补充:
    cv.THRESH_OTSU和cv.THRESH_TRAINGLE都是自动获取阈值
    THRESH_OTSU:适用于双波峰
    THRESH_TRIANGLE:适用于单个波峰,最开始用于医学分割细胞等

    • 全局阈值 自己手动设定阈值
      (1)THRESH_BINARY_INV大于阈值的都为0
    ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
    

    在这里插入图片描述
    (2)THRESH_TRUNC截断大于127的值都为127,其他值不变

    ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_TRUNC)
    

    在这里插入图片描述
    (3)THRESH_TOZERO 超过阈值的值不变,小于阈值的为0

    ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_TOZERO)
    

    在这里插入图片描述

    局部阈值

    可以使图片更加清晰

    OpenCV的adaptiveThreshold函数进行局部阈值。函数原型为:adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) -> dst
    src:输入图像(8位单通道图像)。
    maxValue:使用 THRESH_BINARY 和 THRESH_BINARY_INV 的最大值.
    adaptiveMethod参数表示自适应阈值算法,平均 (ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C)或高斯(ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C)。
    thresholdType:阈值类型,必须为THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV的阈值类型。
    blockSize: 块大小(奇数且大于1,比如3,5,7........ )。
    C: 常数,表示从平均值或加权平均值中减去的数。 通常情况下,这是正值,但也可能为零或负值
    

    在使用平均和高斯两种算法情况下,通过计算每个像素周围blockSize x blockSize大小像素块的加权均值并减去常量C即可得到自适应阈值。
    如果使用平均的方法,则所有像素周围的权值相同;
    如果使用高斯的方法,则每个像素周围像素的权值则根据其到中心点的距离通过高斯方程得到

    def adaptive_demo(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv.THRESH_BINARY, 25, 10)
        cv.imshow("binary", binary)
    

    在这里插入图片描述

    binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 25, 10)
    

    在这里插入图片描述

    全局和局部阈值比较在这里插入图片描述

    自己计算阈值

    def custom_demo(image):
        gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        h, w = gray.shape[:2]
        m = np.reshape(gray, [1, h*w]) #将图像转为1行h*w列
        mean = m.sum() / (h*w)  #计算图像的均值,用均值作为阈值,来分割图像
        ret, binary = cv.threshold(gray, mean, 255, cv.THRESH_BINARY)
        print("threshold value %s" % ret)
        cv.imshow("cudtom_binary", binary)
    

    在这里插入图片描述

    threshold value 107.0
    

    知识补充:
    np.reshpe是给数组一个新的形状而不改变其数据,
    函数原型:reshape(a, newshape, order=‘C’)

    a参数表示需要重新形成的原始数组。
    newshape参数表示int或int类型元组(tuple),若为(1, 3),表示生成的新数组是1行3列。
    order参数表表示使用此索引顺序读取a的元素,并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中。
    函数返回值:如果可能的话,这将是一个新的视图对象; 否则,它会成为副本。

    注意:将图像转一维数组,转换维度要保证图像的size不变,newshape=[行,列]

    展开全文
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像素值为255是什么颜色