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  • 灰度图

    千次阅读 2013-04-29 19:51:17
    根据公式自动生成灰度图,图像效果如下 程序源码纯C程序,可移植性强

    据公式自动生成灰度图,图像效果如下

    程序源码纯C程序,可移植性强

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  • 灰度图像

    千次阅读 2014-12-31 10:58:44
     2014年最后一天,给灰度图开个好头,希望2015年能找到图像处理的相关工作。。。。。 灰度图像  完整内容迁移至   http://www.face2ai.com/DIP-4-0-灰度图像/ http://www.tony4ai.com/DIP-4-0-灰度...

     

    学习DIP第15天

    转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意。。。。。。。。

    开篇废话

        二值图像涉及到的操作多为形态学操作,前几篇已经对二值图像的形态学操作做了简单的介绍,如果以后有更深入的研究或者有新的发现,将会继续补充,按照进度,接下来将要学习灰度图像的一些基本算法。我主要学习的教材是“冈萨雷斯的第三版”,《图像处理、分析与机器视觉》,以及《图像处理与计算机视觉算法及应用》。这几本书算是经典的入门级教材,也算深入教材,据大牛们说,这几本书超级给力,做完项目看会更有体会,因为本人小菜,所以大牛的话要慢慢来自己体会。
        2014年最后一天,给灰度图开个好头,希望2015年能找到图像处理的相关工作。。。。。

    灰度图像

           完整内容迁移至 

    http://www.face2ai.com/DIP-4-0-灰度图像/

    http://www.tony4ai.com/DIP-4-0-灰度图像/

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  • python opencv将图片转为灰度图

    万次阅读 多人点赞 2018-12-05 23:00:23
    使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为灰度图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图。 将彩色图转为灰度图 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main...

    使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为灰度图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图

    将彩色图转为灰度图

    import cv2
    import numpy as np
    
    if __name__ == "__main__":
        img_path = "timg.jpg"
        img = cv2.imread(img_path)
        #获取图片的宽和高
        width,height = img.shape[:2][::-1]
        #将图片缩小便于显示观看
        img_resize = cv2.resize(img,
        (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
        cv2.imshow("img",img_resize)
        print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))
    
        #将图片转为灰度图
        img_gray = cv2.cvtColor(img_resize,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        cv2.imshow("img_gray",img_gray)
        print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
        cv2.waitKey()
    

    img_reisze shape:(337, 600, 3)
    img_gray shape:(337, 600)

    使用opencv读取图片的时候,默认使用的是BGR来读取图片的,可以看到原始读取的图片是3通道的,经过转换之后变成了单通道。
    在这里插入图片描述

    直接将图片采用灰度图的方式进行读取

    import cv2
    import numpy as np
    
    if __name__ == "__main__":
        img_path = "timg.jpg"
        img = cv2.imread(img_path)
        #获取图片的宽和高
        width,height = img.shape[:2][::-1]
        #将图片缩小便于显示观看
        img_resize = cv2.resize(img,
        (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
        cv2.imshow("img",img_resize)
        print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))
    
        #读取灰度图
        img_gray = cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        #将图片缩小便于显示观看
        img_gray = cv2.resize(img_gray,
        (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
        cv2.imshow("img_gray",img_gray)
        print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
        cv2.waitKey()
    
    

    img_reisze shape:(337, 600, 3)
    img_gray shape:(337, 600)

    在这里插入图片描述

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  • 灰度 灰度图像

    千次阅读 2013-07-16 14:37:52
    1、灰度图像、灰度(值) 灰度图像是由灰度像素组成的,所谓灰度像素就是指:在RGB颜色模型下,图像中每个像素颜色的R、G、B 三种基色的分量值相等的...在数字图像处理中,灰度直方是一种最简单、最有用的工具之一,

    1、灰度图像、灰度(值)

    灰度图像是由灰度像素组成的,所谓灰度像素就是指:在RGB颜色模型下,图像中每个像素颜色的R、G、B 三种基色的分量值相等的像素。在RGB 颜色模型下,RGB 三原色的取值都是0~255 之间的整数。因此,灰度图像只能表现256 种颜色(或亮度)。通常把灰度图像中像素的亮度称为灰度值。

    2、图像的灰度化处理

    在数字图像处理中,灰度直方图是一种最简单、最有用的工具之一,它概括了一幅图像的灰度级内容。任何一幅图像的灰度直方图都包括了可观的信息,某些类型的图像还可由其直方图完全描述。需要说明的是,一幅图像唯一对应一幅直方图,但是一幅直方图则有可能对应无数幅图像,这一点不难理解,因为灰度直方图反映的只是图像中各级灰度的统计数目,而与图像中各级灰度象素的分布位置无关。灰度图像是建立灰度直方图的基础,因此下面先介绍彩色图像的灰度化处理。

    2.3.1 图像的灰度化处理

    数字图像的灰度化处理是指把彩色图像转化为灰度图像的处理过程。

    灰度化处理的方法有很多种方法,经常使用的方法主要有如下三种:

    1、最大值法:使R、G、B 的值等于三个值中最大的一个,即: R = G = B = max(R,G, B)用最大值法对彩色图像进行灰度化处理会使图像的整体亮度增强。

    2、平均值法:对R、G、B 求出平均值,即:

    R = G = B = (R,G,B) / 3

    采用平均法对彩色图像进行灰度化处理会形成比较柔和的灰度图像。

    3、加权平均值法:根据三种基色的重要性或其他指标给R、G、B 赋予不同的权值,即:

    R = G = B = (Wr*R + Wg*G + Wb*B)/(Wr + Wg + Wb)

    其中,Wr、Wg、Wb分别为R、G、B 的权重。

    取不同的值,加权平均值法将形成不同的灰度图像。由于人眼对绿色的敏感度最高,对红色的敏感度次之,对蓝色的敏感度最低,因此使 Wg > Wr > Wb 将得到比较合理的灰度图像。实验和理论推导证明,Wr = 0.299、Wg = 0.587、Wb = 0.114时,即:

    R = G = B = (0.299R + 0.587G + 0.114B)/( 0.299 + 0.587 + 0.114) = 0.299R + 0.587G + 0.114B

    此时,R、G、B 的取值就是该像素的灰度值,此时得到的灰度图像最合理。对于这个灰度值计算公式,我们并不陌生,它也是图像灰度化处理最常用的一个公式。由RGB 颜色模型和YIQ颜色模型之间线性变换公式可得:

    Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B

    由此可见,这两个公式完全一致。

    2.3.2 灰度直方图

    灰度直方图反映一幅图像的总体灰度分布,它是灰度级的函数,描述的是图像中每一灰度级与其出现的个数,其横坐标是灰度级,纵坐标表示该灰度级出现的频数。在离散形式下,用g表示灰度级,用P(g) 表示该灰度级出现的频数,则下式成立:

    P(g) = Ng / N,0=<g<=255&&g为整数;

    式中Ng为图像中出现g这种灰度级的像素的个数,N 为图像中像素总数。在直角坐标系中作出之g和P(g)之间关系的图形就称为灰度直方图。如下就是本文处理的对象类与其对应的直方图,从右边的直方图可以看出,原图像在高灰度段,各种要素的灰度值并没有明显分开,互相混杂有其他颜色的象素,这就给通常的分色处理带来了困难。

    需要说明一点的就是,一幅图象对应一个直方图,但是一个直方图并不一定只对应一幅图象。

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    opencv 灰度图
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    千次阅读 2016-11-02 03:48:38
    灰度图压缩
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