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  • Bmp图像反色处理

    2018-11-28 16:08:12
    256位的Bmp图像反色处理 及一张256位的bmp图像
  • 图像处理 反色 C/C++语言实现 ...................................
  • 基于LabVIEW的图像反色处理系统方案.doc
  • 图像反色处理,Delphi多形式示例..rar
  • 主要介绍了python图像处理反色实现方法,涉及Python结合OpenCV与numpy操作图片的相关技巧,需要的朋友可以参考下
  • Vc++图像反色处理

    2010-05-13 10:54:49
    利用VC++编写的数字图像反色处理,是数字图像处理的基础方法,希望对大家有用处
  • 图像处理十:图像反色

    千次阅读 2018-12-29 21:48:07
    一、原理 反色的实际含义是将R、G、B值反转。若颜色的量化级别是256,则新图的R、G、B值为255减去原图的R...所以处理很简单,把反转后的R、G、B值写入新图即可,比如一个点的颜色为(0,0,0),反色后为(255,255,255)...

    一、原理

           反色的实际含义是将R、G、B值反转。若颜色的量化级别是256,则新图的R、G、B值为255减去原图的R、G、B值。这里针对的是所有图,包括真彩图、带调色板的彩色图(又称为伪彩色图)、和灰度图。真彩图不带调色板,每个象素用3个字节,表示R、G、B三个分量。所以处理很简单,把反转后的R、G、B值写入新图即可,比如一个点的颜色为(0,0,0),反色后为(255,255,255)。带调色板的彩色图,其位图中的数据只是对应调色板中的一个索引值,我们只需要将调色板中的颜色反转,形成新调色板,而位图数据不用动,就能够实现反转。

    二、源码

    import cv2
    import os
    from time import clock
    
    filepath = 'C:/Users/Administrator/Desktop/tran_image'
    resultpath = 'C:/Users/Administrator/Desktop/tran_image_devert'
    count = os.listdir(filepath)
    start = clock()
    for m in range(0,len(count)):
        image = cv2.imread(filepath+'/'+str(m)+'.jpg')
        image2 = image.copy()
        for i in range(0,image.shape[0]):
            for j in range(0,image.shape[1]):
                image2[i,j]= 255 - image[i,j]
        cv2.imwrite(resultpath+'/'+str(m)+'.jpg',image2)
    final = clock
    print("devert_time=",final-start)

     

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  • 图像反色处理 图像反色处理 图像反色处理 图像反色处理 图像反色处理 图像反色处理
  • 图像处理反色

    千次阅读 2020-04-19 15:35:07
    反色又叫补色。例如:黑与白、红与青等。 反色是与原色叠加可以变为白色的颜色,即用白色(RGB:255,255,255)减去原色的颜色。比如(RGB:255,0,0)的反色是(0,255,255)。 实验 原图: 代码: import cv2 ...

    定义

    反色又叫补色。例如:黑与白、红与青等。

    反色是与原色叠加可以变为白色的颜色,即用白色(RGB:255,255,255)减去原色的颜色。比如(RGB:255,0,0)的反色是(0,255,255)。

    实验

    原图:

    在这里插入图片描述
    代码:

    import cv2
    
    
    def reverse_color(img):
        img = 255 - img.copy()
        return img
    
    
    if __name__ == '__main__':
        src_pic = cv2.imread('/Users/.../girl_1.jpg')
        dst_pic = reverse_color(src_pic)
        cv2.imwrite('/Users/.../girl_2.jpg', dst_pic)
    

    生成效果:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Opencv图像反色处理

    千次阅读 2017-05-22 19:33:12
    //分别对各个通道进行反色处理 tempImage.at(i, j)[0] = 255 - tempImage.at(i, j)[0]; tempImage.at(i, j)[1] = 255 - tempImage.at(i, j)[1]; tempImage.at(i, j)[2] = 255 - tempImage.at(i, j)[2]; ...
    #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include<iostream>
    #include<stdio.h>
    
    cv::Mat inverseColor(cv::Mat srcImage){
    	cv::Mat tempImage = srcImage.clone();
    	int row = tempImage.rows;
    	int col = tempImage.cols;
    	//对各个像素遍历进行取反
    	for (int i = 0; i < row;i++){
    		for (int j = 0; j < col; j++){
    			//分别对各个通道进行反色处理
    			tempImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = 255 - tempImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[0];
    			tempImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = 255 - tempImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[1];
    			tempImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = 255 - tempImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[2];
    		}
    	}
    	return tempImage;
    }
    
    int main(int argc, char** argv){
    
    	cv::Mat srcImage,desIamge;
    	srcImage = cv::imread("..\\images\\Jay.png");
    	desIamge = inverseColor(srcImage);
    	cv::imshow("反色",desIamge);
    	cv::waitKey(0);
    	return 0;
    }

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  • OpenCV+反色处理

    2021-07-31 22:11:56
    在标记点识别的过程中,因为某些原因,预先对编码标记进行了反色处理,因此在原图二值化后是不能直接识别编码点的,因此需要在处理时再次进行反色处理,将编码标记恢复为正常的色值,从而实现识别,记录以下。...

    前言

    在标记点识别的过程中,因为某些原因,预先对编码标记进行了反色处理,因此在原图二值化后是不能直接识别编码点的,因此需要在处理时再次进行反色处理,将编码标记恢复为正常的色值,从而实现识别,记录以下。


    一、如何反色处理

    单通道图像的色值在0-255之间,三通道图像的RGB色值均在0-255之间

    以单通道图像为例,假设某点的色值为pv,且0<=pv<=255,故反色的实质为设定该点的色值为:255-pv;

    三通道图像同理,取其RGB值均255减去其原值,故:

    1.C++:

    void SetSingleInverse(const cv::Mat& srcImage,cv::Mat& dstImage)
    {
        Mat gray_src;
        cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
        imshow("output", gray_src);
        int height = gray_src.rows;
        int width = gray_src.cols;
        for (int row = 0; row < height; row++)
        {
            for (int col = 0; col < width; col++)
            {
                int gray = gray_src.at<uchar>(row, col);
                gray_src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;
            }
        }
        imshow("反色", gray_src);
    }
    
    void SetMultiInverse(const cv::Mat& srcImage,cv::Mat& dstImage)
    {
      	Mat dst;
        dst.create(src.size(), src.type());
        height = src.rows;
        width = src.cols;
        int nc = src.channels();
        //b,g,r 三通道
        int b;
        int g;
        int r;
        for (int row = 0; row < height; row++)
        {
            for (int col = 0; col < width; col++)
            {
                b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];
                g= src.at<Vec3b>(row, col)[1];
                r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];
    
                dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b;
                dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - g;
                dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r;
            }
        }
    }
    

    2.python

    Inverse_frame_gray = frame_gray.copy()
    height, width = Inverse_frame_gray.shape
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            pv = Inverse_frame_gray[i, j]
            Inverse_frame_gray[i][j] = 255 - pv
    cv2.imshow("Inverse",Inverse_frame_gray)
    

    :通过实际应用,以上代码效率极低,大大降低了图像的帧率,因此采用逻辑非的方法,提高图像处理效率。

    二、逻辑非取反

    bitwise_not方法

    1.C++

    void SetSingleInverse(const cv::Mat& srcImage,cv::Mat& dstImage)
    {
        Mat gray_src;
        cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
        imshow("output", gray_src);
        
        Mat Inverse_dst;
        bitwise_not(gray_src,Inverse_dst);
        imshow("Inverse", Inverse_dst);
    }
    

    2.python

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow("img_gray",gray)
    Inverse_frame_gray = cv2.bitwise_not(gray)
    cv2.imshow("Inverse",Inverse_frame_gray)
    

    经过测试,逻辑非取反方式可以大大提高取反效率,对于帧率几乎没有影响。


    总结

    以上,实现基于OpenCV对于图像的取反操作。

    我曾踏月而来,只因你在山中 .HDarker

    展开全文
  • 图像的灰度变换——图像旋转 图像反色处理 对比度拉伸
  • C语言实现BMP图像处理反色

    千次阅读 2018-12-18 19:41:09
    反色的实际含义是将 R、G、B 值反转。若颜色的量化级别是 256,则新图的 R、G、B 值为255 减去原图的 R、G、B 值。这里针对的是所有图,包括真彩图、带调色板的彩色图(又称为伪彩色图)、和灰度图。针对不同种类有...
  • OpenCV数字图像处理(2) 反色

    千次阅读 2014-06-28 23:42:19
    python 简单图像处理(1) 反色 http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2010/12/25/1916953.html 2、 OpenCV Python教程(1、图像的载入、显示和保存)...
  • 图像反色处理 反色的实际含义是将R、G、B值反转,如果颜色的量化级是256,则用255分别减去R、G、B的值作为新图的颜色。 public Bitmap ReColor(Image image) { int width = image.Width; int height = ...
  • 用python对图片进行反色处理

    千次阅读 2020-03-24 09:04:08
    用python对图片进行反色处理 代码如下: import cv2 src=cv2.imread("C:\\Users\\wei\\Pictures\\Saved Pictures\\apple.jpg",1) print(src.shape) Img=255-src print(Img.shape) cv2.imshow("Img",Img) cv2.imshow...
  • 以下是OnPaint函数和反色函数的代码,结果如下图所示图片能完整的显示但只能对部分进行反色操作。![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201507/24/1437739955_45903.png) ``` void CPictureView::...
  • python-opencv操作像素进行反色处理

    千次阅读 2019-03-04 13:21:18
    反色处理”指用色彩值的最高值255减去原先的色彩值。本文利用opencv库对图片进行反色处理 ** 主要代码 ** import cv2 as cv def access_pixels(image): height, width, channels = image.shape print(&quot...
  • 数字图像处理 补色与反色

    千次阅读 2019-02-22 17:23:42
    # 反色公式[255,255,255]-[r,g,b] im_converted_mat2 = np.ones_like(im) * 255 - im cv2.imshow('buse', im_converted_mat) cv2.imshow('fanse', im_converted_mat2) cv2.imwrite('buse.jpg', im_converted_mat) ...
  • 数字图像处理 反色

    2011-11-12 10:21:32
    是数字图像处理中中的反色处理,用VC++来编写 是单个MFC
  • 图像反色 图像处理,有需要的就下来看看,自己写的,也是学习
  • 用C++实现的图像反色,是用MFC编写的
  • 可以把一张图片的颜色取反,MATLAB代码,欢迎大家一起学习
  • 本篇博客简述opencv对图像进行阈值分割,二值图,反色处理,轮廓描绘操作 环境要求:python语言,并安装py-opencv库 import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('img/test.png') # 灰度处理 gray = cv2.cvtColor(img,...
  • OpenCV反色处理

    2021-04-07 11:50:41
    **## OpenCV反色处理 环境 vs2019+OpenCV4.5.1** #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> #include <opencv2\imgproc\types_c.h> #include <opencv2/...
  • WinForm图像处理_反色方式显示图像 WinForm图像处理 反色方式显示图像 图片处理 C#图像处理
  • 。。。。。。。MFC图像处理 反色和红色
  • 图像处理代码 很值得一看!
  • 这次我们要处理的是对图像进行旋转操作,具体要求,如下:  自定义一个图像的仿射变换函数,用于旋转给定的输入图像,该函数的输入参数包括处理前的图像和旋转角度。输入的角度为正数,表明处理结果为顺时针旋转,...

空空如也

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图像的反色处理