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  • 昨天收到题,我真是傻眼,因为首先,我不懂图像处理,其次,我不会用python画图工具,matlab更是不用想了,同学告诉我11个G,弄好要好几天。 但是题倒是不难,所以我开始: 1.下载pycharm,用试用版,破解感觉好...

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    昨天收到题,我真是傻眼,因为首先,我不懂图像处理,其次,我不会用python的画图工具,matlab更是不用想了,同学告诉我11个G,弄好要好几天。
    但是题倒是不难,所以我开始:
    1.下载pycharm,用的试用版,破解感觉好麻烦,有时间再搞。
    2.装brew,装python3,这里配环境又搞我心态,我觉得重装的系统也不怎么地啊,source命令都有问题。
    3.pip 一大堆包,最重要的是matplotlib和cv2。这里要用清华的镜像源,否则出现超时错误
    -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    改为永久配置
    pip install pip -U
    pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    4.开始写代码。网上没有原题,但是我找到了一个遍历像素的参考,加上一个判断素数的函数。灰度值是一个三位数组,数组里每个值都相同,所以我把第一个值抽出来,判断是否是素数,如果是,就加入列表。
    5.按照网上的matploblib参考资料画图,用hist函数,得到频数直方图,bins参数代表有多少个立柱。
    6.一开始读图片总错,找了一个小时,发现路径最后多了一个空格~

    总之,林林总总,也花了我7.8个小时时间,现在画出来的图还是有问题,为什么有这么多0呢,0从哪来的。

    代码如下:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plot
    import cv2
    
    img = cv2.imread('/Users/apple/Desktop/timg.jpg', 1)
    try:
        img.shape
    except:
        print("can not read the image")
    
    
    # 判断素数
    def is_prime(n):
        if n == 1 or n == 0:
            return False
        for x in range(2, n):
            if n % x == 0:
                return False
        return True
    
    
    # 遍历每个元素
    img1 = np.copy(img)
    rows, cols = img1.shape[:2]
    i = 0
    my_list = []
    for row in range(rows):
        for col in range(cols):
            if (is_prime(img[row, col][1])):
                my_list.insert(i, img[row, col][1])
                i = i + 1
    
    plot.figure()
    plot.hist(my_list,bins =250)
    plot.grid(alpha=0.5,linestyle='-.')
    plot.xlabel('Prime gray value')
    plot.ylabel('Number of pixels')
    plot.title('Prime gray value of events')
    plot.show()
    

    在这里插入图片描述


    睡一觉醒来,发现自己求素数的函数里没定义0啊哈哈哈。
    收工,交作业。

    在这里插入图片描述

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  • 像素值在整幅图像中的分布情况是该图像的一个重要属性。 本章将介绍图像直方图的概念,你将学会如何计算直方图、如何用直方图修改图像的外观, 还可以用直方图来标识图像的内容,检测图像中特定的物体或纹理。 本章将...

    颜色直方图的计算、显示、处理、对比及反向投影(How to Use Histogram? Calculate, Show, Process, Compare and BackProject)

    颜色直方图的计算、显示、处理、对比及反向投影(How to Use Histogram? Calculate, Show, Process, Compare and BackProject)
    直方图的反向投影
    现在说说直方图的反向投影,我觉得这是直方图中最难的部分,我看了跟cvCalcBackProjectPatch相关的读书章节、中文参考及英文帮助,还是不明白…而网上居然没有使用cvCalcBackProjectPatch的例程(当然本文写成之后就有例程了)。前天晚上在半梦半醒之间进入了冥想状态,突然开窍了,然而在试验的时候还是遇到了不少问题。
    1.反向投影的作用是什么?
    反向投影用于在输入图像(通常较大)中查找特定图像(通常较小或者仅1个像素,以下将其称为模板图像)最匹配的点或者区域,也就是定位模板图像出现在输入图像的位置。
    2.反向投影如何查找(工作)?
    查找的方式就是不断的在输入图像中切割跟模板图像大小一致的图像块,并用直方图对比的方式与模板图像进行比较。

    假设我们有一张100x100的输入图像,有一张10x10的模板图像,查找的过程是这样的:
    (1)从输入图像的左上角(0,0)开始,切割一块(0,0)至(10,10)的临时图像;
    (2)生成临时图像的直方图;
    (3)用临时图像的直方图和模板图像的直方图对比,对比结果记为c;
    (4)直方图对比结果c,就是结果图像(0,0)处的像素值;
    (5)切割输入图像从(0,1)至(10,11)的临时图像,对比直方图,并记录到结果图像;
    (6)重复(1)~(5)步直到输入图像的右下角。
    3.反向投影的结果是什么?
    反向投影的结果包含了:以每个输入图像像素点为起点的直方图对比结果。可以把它看成是一个二维的浮点型数组,二维矩阵,或者单通道的浮点型图像
    https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/86768547

    用直方图统计像素

    图像是由不同数值(颜色)的像素构成的,
    像素值在整幅图像中的分布情况是该图像的一个重要属性。
    本章将介绍图像直方图的概念,你将学会如何计算直方图、如何用直方图修改图像的外观,
    还可以用直方图来标识图像的内容,检测图像中特定的物体或纹理。
    本章将讲解其中的部分技术。

    计算图像直方图

    图像由各种数值的像素构成。例如在单通道灰度图像中,每个像素都有一个 0(黑色)~255(白色)的整数。
    对于每个灰度,都有不同数量的像素分布在图像内,具体取决于图片内容。
    直方图是一个简单的表格,表示一幅图像(有时是一组图像)中具有某个值的像素的数量。
    因此,灰度图像的直方图有 256 个项目,也叫箱子(bin)。
    0 号箱子提供值为 0 的像素的数量,1 号箱子提供值为 1 的像素的数量,以此类推。
    很明显,如果把直方图的所有箱子进行累加,得到的结果就是像素的总数。
    你也可以把直方图归一化,即所有箱子的累加和等于 1。
    这时,每个箱子的数值表示对应的像素数量占总数的百分比。

    如何实现

    要在 OpenCV 中计算直方图,可简单地调用 cv::calcHist 函数。
    这是一个通用的直方图计算函数,可处理包含任何值类型和范围的多通道图像。
    为了简化,这里指定一个专门用于处理单通道灰度图像的类。
    cv::calcHist 函数非常灵活,在处理其他类型的图像时都可以直接使用它。

    // 创建灰度图像的直方图
    class Histogram1D {
    private:
    int histSize[1]; // 直方图中箱子的数量
    float hranges[2]; // 值范围
    const float* ranges[1]; //值范围的指针
    int channels[1]; //要检查的通道数量
    public:
    Histogram1D() {
    // 准备一维直方图的默认参数
    histSize[0]= 256;//256 个箱子
    hranges[0]= 0.0;//从 0 开始(含)
    hranges[1]= 256.0;//到 256(不含)
    ranges[0]= hranges;
    channels[0]= 0;//先关注通道 0
    }
    

    定义好成员变量后,就可以用下面的方法计算灰度直方图了:

    // 计算一维直方图
    cv::Mat getHistogram(const cv::Mat &image) {
    cv::Mat hist;
    // 用 calcHist 函数计算一维直方图
    cv::calcHist(&image, 1, // 仅为一幅图像的直方图
    channels, // 使用的通道
    cv::Mat(), // 不使用掩码
    hist, // 作为结果的直方图
    1, // 这是一维的直方图
    histSize, // 箱子数量
    ranges // 像素值的范围
    );
    return hist;
    }
    

    程序只需要打开一幅图像,创建一个 Histogram1D 实例,然后调用 getHistogram 方法
    即可:

    // 读取输入的图像
    cv::Mat image= cv::imread("group.jpg", 0); // 以黑白方式打开
    // 直方图对象
    Histogram1D h;
    // 计算直方图
    cv::Mat histo= h.getHistogram(image);
    

    这里的 histo 对象是一个一维数组,包含 256 个项目。因此只需遍历这个数组,就可以读
    取每个箱子:

    // 循环遍历每个箱子
    for (int i=0; i<256; i++)
    cout << "Value " << i << " = "
    <<histo.at<float>(i) << endl;
    使用本章开始时的图像,部分显示的值如下所示:
    Value 7 = 159
    Value 8 = 208
    Value 9 = 271
    Value 10 = 288
    Value 11 = 340
    Value 12 = 418
    Value 13 = 432
    Value 14 = 472
    Value 15 = 525
    

    显然,只看这一系列数值很难得到任何有意义的信息。因此比较实用的做法是以函数的方式
    显示直方图,例如用柱状图。用下面这几种方法可创建这种图形:

    // 计算一维直方图,并返回它的图像
    cv::Mat getHistogramImage(const cv::Mat &image, int zoom=1) {
    // 先计算直方图
    cv::Mat hist= getHistogram(image);
    // 创建图像
    return getImageOfHistogram(hist, zoom);
    }
    // 创建一个表示直方图的图像(静态方法)
    static cv::Mat getImageOfHistogram (const cv::Mat &hist, int zoom) {
    // 取得箱子值的最大值和最小值
    double maxVal = 0;
    double minVal = 0;
    cv::minMaxLoc(hist, &minVal, &maxVal, 0, 0);
    // 取得直方图的大小
    int histSize = hist.rows;
    // 用于显示直方图的方形图像
    cv::Mat histImg(histSize*zoom, histSize*zoom,CV_8U, cv::Scalar(255));
    // 设置最高点为 90%(即图像高度)的箱子个数
    int hpt = static_cast<int>(0.9*histSize);
    // 为每个箱子画垂直线
    for (int h = 0; h < histSize; h++) {
    float binVal = hist.at<float>(h);
    if (binVal>0) {
    int intensity = static_cast<int>(binVal*hpt / maxVal);
    cv::line(histImg, cv::Point(h*zoom, histSize*zoom),
    cv::Point(h*zoom, (histSize - intensity)*zoom),
    cv::Scalar(0), zoom);
    }
    }
    return histImg;
    }
    

    使用 getImageOfHistogram 方法可以得到直方图图像。它用线条画成,以柱状图形式
    展现:

    // 以图像形式显示直方图
    cv::namedWindow("Histogram");
    cv::imshow("Histogram",h.getHistogramImage(image));
    

    得到的结果如下图所示。

    在这里插入图片描述从上面图形化的直方图可以看出,在中等灰度值处有一个大的尖峰,
    并且比中等值更黑的像素有很多。巧的是,这两部分像素分别对应了图像的背景和前景。
    要验证这点,可以在这两部分的汇合处进行阈值化处理。
    OpenCV 中的 cv::threshold 函数可以实现这个功能。
    上一章介绍过,它是一个很实用的函数。我们取直方图中在升高为尖峰之前的最小值的位置(灰度值为 70 ),
    对其进行阈值化处理,得到二值图像:

    cv::Mat thresholded; // 输出二值图像
    cv::threshold(image,thresholded,70,255, // 阈值
    cv::THRESH_BINARY); // 对超过阈值的像素
    

    图像直方图

    图像直方图提供了利用现有像素强度值进行场景渲染的方法。
    通过分析图像中像素值的分布情况,你可以利用这个信息来修改图像,甚至提高图像质量。
    解释如何用一个简单的映射函数(称为查找表)来修改图像的像素值。

    物体的图片主要靠形状和纹理区分彼此,
    这些特征可以用方向梯度直方图(Histogram of14.4 行人检测Oriented Gradients,HOG)模型表示。
    正如其名,这种模型的基础就是图像梯度的直方图;
    具体来说是梯度方向的分布图,因为我们更加关注形状和纹理。
    此外,为了观察这些梯度的空间分布,需要把图像划分成网格,并以此计算多个直方图。
    构建 HOG 模型的第一步就是计算图像的梯度。
    把图像分割成小的单元格(例如 8 像素×8 像素),并针对每个单元格计算方向梯度直方图。
    方向的值会被分割成多个箱子。通常只考虑梯度的方向,不考虑正负(称作无符号梯度)。
    这里的方向值范围是 0 度~180 度。采用 9 个箱子的直方图,方向值的分割间距为 20 度。
    每个单元格的梯度向量产生一个箱子,该箱子的权重对应梯度的幅值。

    图像 HOG 模型的向量的维度非常高。
    这个向量就代表了图像的特征,可用于各种物体图像的分类。
    为此,我们需要一种能处理这种高维向量的机器学习方法。

    什么是直方图
    一文讲解方向梯度直方图(hog)

    图像的矩

    概率论/数理统计里,k阶矩实际上就是想表示k个「维度」下的move to average(移动到平均位置)这么件事儿,也就是把一列随机变量的(probability) mass之类的东西集中到一点,然后等效为「一个(k阶的)瞬间」,将所有的(一到无穷阶)「瞬间」集合到一起,可以完整描述这列随机变量。和物理里moving power的想法如出一辙,所以聪明的老人家用了moment(矩)这个词。

    于是,不论是概率论/数理统计中,还是物理中的矩,在数学里可以被抽象成了同一类泛函:[公式]。

    具体而言:

    零阶矩,(概率)质量的总和。

    一阶原点矩,即均值,也是大众理解的那个「平均」——衡量数据的平均水平。

    二阶中心距,方差,衡量数据的离散/集中程度,也就是数据的「平均程度」。(这个表述不是很好,请大家脑补体会一下我的真实意思……)

    二阶原点矩, [公式] ,衡量数据被「移动至平均位置」需要的「平均能量」。相当于物理中的惯性矩。

    三阶中心矩,偏度,衡量偏离中心的点的位置情况,也就是偏离中心的点的平均水平(正负、大小)。放到分布图像上看,就是均值和中位数之间的距离,也就是数据分布的对称性——对称分布偏度为零。

    四阶中心矩,峰度,俗称「方差的方差」,衡量偏离中心的点的密集程度。是俗话说的「尖峰厚尾」的理论基础。

    以此类推。

    但四阶以上的矩在实际数据使用中,计算繁杂且几乎没有太多必要计算,故很少讨论。

    总之是蛮富有想象力的一个概念,对物理(刚体力学)的矩的解释也同样make sense。说白了就一坨点乘、一个内积。

    图像的矩数字图像是一个二维的离散信号,对上述公式进行离散化之后
    各阶矩的物理意义
    (1)0阶矩( [公式]):目标区域的面积(Area)
    (2)1阶矩( [公式] , [公式] ):目标区域的质心(Centroid)
    中心矩:构造平移不变性
    以目标区域的质心为中心构建中心矩,那么矩的计算时永远是目标区域中的点相对于目标区域的质心,而与目标区域的位置无关,即中心矩具备了平移不变性。
    (3)2阶矩:即惯性矩,可计算目标图像的方向
    (4)3阶矩:目标区域的方位和斜度,反应目标的扭曲

    (5)Hu矩:目标区域往往伴随着空间变换(平移,尺度,旋转),所以需要在普通矩的基础上构造出具备不变性的矩组

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  • matlab求灰度图像的灰度直方图

    万次阅读 2016-09-07 20:19:29
    灰度直方图是关于灰度级分布的函数,是对图像中的灰度级分布的统计。...通过matlab可以方便的绘制出灰度图像的灰度直方图。以下为程序代码。 >> clear>> filename='F:\1.jpg'; %文件路径 >> imfinfo

    灰度直方图是关于灰度级分布的函数,是对图像中的灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素,按照灰度值的大小,统计其出现的频度。横坐标表示灰度值,纵坐标为像素个数,也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素的百分比作为纵坐标。通过matlab可以方便的绘制出灰度图像的灰度直方图。以下为程序代码。

    >> filename='F:\1.jpg'; %文件路径
    >> imfinfo(filename) %显示图片信息
    >> img=imread(filename); %读入一副彩色图像
    >> imshow(img) %显示彩色图像
    >> imgGray=rgb2gray(img); %转为灰度图像
    >> figure %打开一个新窗口显示灰度图像
    >> imshow(imgGray)
    >> hist_im=imhist(imgGray); %计算直方图
    >> bar(hist_im) %绘制直方图
    



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  • 图像灰度化和二

    2021-03-03 21:45:03
    灰度图像上每个像素的颜色又称为灰度,指黑白图像中点颜色深度,范围一般从0到255,白色为255,黑色为0。所谓灰度是指色彩浓淡程度,灰度直方图是指一幅数字图像中,对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象...

    图像灰度化:
    灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度,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。所谓灰度值是指色彩的浓淡程度,灰度直方图是指一幅数字图像中,对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象素数。

    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,如果RGB三个量相同时,如:RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。

    现在大部分的彩色图像都是采用RGB颜色模式,处理图像的时候,要分别对RGB三种分量进行处理,实际上RGB并不能反映图像的形态特征,只是从光学的原理上进行颜色的调配。

    图像灰度化处理可以作为图像处理的预处理步骤,为之后的图像分割、图像识别和图像分析等上层操作做准备。

    图像二值化:

    图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255,也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,特别是在实用的图像处理中,以二值图像处理实现而构成的系统是很多的,要进行二值图像的处理与分析,首先要把灰度图像二值化,得到二值化图像,这样子有利于再对图像做进一步处理时,图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关,不再涉及像素的多级值,使处理变得简单,而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想的二值图像,一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体,其灰度值为255表示,否则这些像素点被排除在物体区域以外,灰度值为0,表示背景或者例外的物体区域。如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值,并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下,使用阀值法就可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上(比如纹理不同),可以将这个差别特征转换为灰度的差别,然后利用阀值选取技术来分割该图像。动态调节阀值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。

    代码:

    one = 0;
    two = 0;
    data = imread('1.jpg');
    subplot(221);
    imshow(data);
    gdata = rgb2gray(data);
    subplot(222);
    imshow(gdata);
    n = graythresh(gdata);
    bw=im2bw(data,n);
    subplot(223);
    imshow(bw);
    for i = 1:1080
        for j = 1:1920
            if bw(i,j) == 0
                one = one + 1;
            else two = two + 1;
            end
        end
    end
    disp(one/(one+two));
    
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  • 灰度图像特征提取之统计方式详解

    千次阅读 2019-03-12 20:47:37
    灰度图像特征提取之统计方式详解 统计方法优势: 具有较强适应能力和鲁棒性。 统计方法不足 : 与人类视觉模型脱节,缺少全局信息利用,难以研究纹理尺度间像素的遗传或依赖关系;缺乏理论支撑;计算...
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    2018-10-09 11:14:53
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  • 图像直方图图像直方图是统计图像中每个灰度值的个数,之后将图像灰度值作为横轴,以灰度值个数或者灰度值...直方图统计了每一个强度所具有的像素个数。APIpublicstaticvoidcalcHist(Listimages,MatOfIntchannels,...
  • Opencv求取灰度图像的重心

    千次阅读 2012-05-15 15:23:46
    利用OpenCV求取图像的重心 ...不规则区域的矩,表示把一个归一化的灰度级图像函数理解为...通过假设非零的像素值表示区域,矩可以用于二值或灰度级的区域描述。 Mpq = sigma(i)sigma(j) ip jq f(i,j) 其中x,
  • 图像的灰度直方图

    千次阅读 2018-11-07 10:01:33
    灰度直方图是关于灰度级分布的函数,是对图像中灰度级分布的统计。... 如果将图像总像素亮度(灰度级别)看成是一个随机变量,则其分布情况就反应了图像的统计特性,这可用pdf来刻画和描述,表现为灰度直方图。  ...
  • 图像灰度

    2017-11-20 09:31:29
    灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度,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。所谓灰度值是指色彩上的浓淡程度...如果是一个二值灰度图像,它的像素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2。
  • 我们可以将数字图像理解成一定尺寸的矩阵,矩阵中每个元素的大小表示了图像中每个像素的亮暗程度,因此统计矩阵中的最大,就是寻找图像灰度值最大的像素,计算平均就是计算图像像素平均灰度,可以用来表示图像...
  • 图像直方图 图像直方图是统计图像中每个灰度值的个数,之后将图像灰度值作为横轴,以灰度值个数...直方图统计了每一个强度所具有的像素个数。APIpublic static void calcHist(List<Mat> images, MatOfInt ch...
  • 为了得到更加清晰的图像我们需要通过...灰度直方图灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息,通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率。下面是一个灰度直方图的实现:i...
  • 获取图像任意4边形内的灰度平均

    千次阅读 2018-01-10 20:47:54
    平时研究图像处理比较多,自然也少不了利用统计学的方法来查看图像的各种信息,最近手头写了一个用鼠标点击4个点,围成一个任意4边形,然后统计这个4边形内的灰度的平均工具。(其实也不算什么工具,:-D) 实现...
  • 所以求一幅图像的主色调的灰度值,就是求直方图中灰度出现频率最高的。 //--------【包含的头文件和命名空间】-------------------------- #include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using ...
  • 图像处理:图像灰度

    万次阅读 多人点赞 2019-06-18 16:42:06
    灰度图像上每个像素的颜色又称为灰度,指黑白图像中点颜色深度,范围一般从0到255,白色为255,黑色为0。所谓灰度是指色彩浓淡程度,灰度直方图是指一幅数字图像中,对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象...
  • 灰度值

    千次阅读 2015-05-30 09:37:08
    指黑白图像中点颜色深度,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用途。...对于8位的灰度图像,其灰度范围为0~255。 2.3、灰度也可认
  • opencv灰度图像直方图算法实现

    千次阅读 2018-08-14 15:59:00
    1. 统计每一个像素灰度值 2. 计算每个灰度值出现概率 3. 横坐标 0-255 4. 纵坐标为概率P # 本质: 统计每一个像素灰度 出现概率 横坐标 0-255 纵坐标 概率P import cv2 import numpy as np import matplotlib...
  • 灰度直方图的统计

    2019-01-15 10:24:38
    灰度直方图的统计1 概述灰度直方图是关于灰度级分布函数,是对图像灰度级分布的统计灰度直方图是将数字图像所有像素,按照灰度值的大小,统计其出现频率。灰度直方图是灰度函数,它...
  • 白话来讲,获取灰度图片过程就是把图片按照灰度等级高低改变每个像素值,让图片保持除了颜色之外其他特征过程。 灰度直方图(histogram) 在图像领域中所说histogram无特殊说明就表示灰度直方图。它能...
  • 图像的灰度级和动态范围的概念

    千次阅读 2018-09-07 20:54:00
    1、图像的灰度级:一幅灰度图像的像素的强度的取值范围表示为[0, k-1],其中。一般情况下k = 8。 数字图像嘛,肯定要和计算机打交道,那肯定就要用2进制表示了。 2、图像的动态范围:统计一下每一点的像素灰度...
  • 首先,我们利用calcHist()函数计算灰度图像的直方图,即统计灰度图中像素的灰度0到255出现的次数。然后绘制一维直方图,观察直方图我们可以得到很多关于图像特征的信息。API函数:void calcHist(const Mat* images...
  • 图像灰度直方图

    2019-10-03 06:42:18
    图像灰度直方图  图像是由像素点构成的,每个像素点的代表着该点的颜色(灰度图或者彩色... 一般情况下直方图都是灰度图像,直方图x轴是灰度(一般0~255),y轴是图像中每一个灰度级对应的像素点的个数。  ...
  • 灰度直方图的统计1 概述灰度直方图是关于灰度级分布函数,是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中所有像素,按照灰度...从数学角度来说,灰度图像直方图描述是图像各个灰度级的统计特征,它...

空空如也

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统计灰度图像的像素值