灰度圖,3通道RGB的“灰度圖”,二值影象
在OpenCV中有倆巨集: COLOR_BGR2GRAY 與 COLOR_GRAY2BGR
這倆巨集主要應用在顏色空間轉換函式cvtColor函式中:
cvtColor(srcImage,dstImage, COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(srcImage,dstImage, COLOR_GRAY2BGR);
第一行程式碼是3通道BGR圖轉為單通道灰度圖,第二行程式碼是單通道灰度圖轉為3通道RGB圖(3個通道的值都是原先單通道灰度圖的值,此時不應該叫灰度圖,只是顯示效果與單通道灰度圖一致),注意OpenCV中影象通道順序為BGR而非RGB。
二值影象:影象的二值化,就是將影象上的畫素點的
如何能方便檢視輸出的影象是否為二值圖以及通道數是多少?
推薦使用VS中OpenCV程式設計外掛Image Watch,可以在網上搜索如何配置使用,十分方便,可以很直觀地檢視影象的通道數及是否為二值影象。
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matlab中二值影象、灰度影象、彩色影象、索引影象都是幾維矩陣,區別是什麼?
文章出處:http://zhidao.baidu.com/question/530453986.html?qbl=relate_question_3&word=matlab%D6%D0%C8%E7%BA%CE%C5%D0%B6%CF%D2%BB%B8%F6%
二值影象:B&W(黑白影象)、 Gray (灰度影象) 、單色影象//Color(彩色影象)
二值影象(binary image),即影象上的每一個畫素只有兩種可能的取值或灰度等級狀態,人們經常用黑白、B&W、單色影象表示二值影象。 B&W黑白影象: 只有黑色和白色,不存在過渡性的灰色,它一個畫素只需要一個二進位制位就能表示出來,即0表示
二值影象、灰度影象、彩色影象
二值影象 二值影象(Binary Image),按名字來理解只有兩個值,0和1,0代表黑,1代表白,或者說0表示背景,而1表示前景。其儲存也相對簡單,每個畫素只需要1Bit就可以完整儲存資訊。如果把每個畫素看成隨機變數,一共有N個畫素,那麼二值圖有2的N次方種變化,而8位灰度
【查蟲日誌】快速判斷一副灰度影象中是否只有黑色和白色值(即是否為二值影象)過程中bool變數的是是非非。
二值影象我們在影象處理過程中是經常遇到的,有的時候我們在進行一個演算法處理前,需要判斷下一副影象的資料是否符合二值圖的需求,這個時候我們可以寫個簡單的函式來做個判斷,比如我寫了一個很簡單的的程式碼如下: bool IM_IsBinaryImage_C(unsigned char *Src, int
60701BMP彩色影象轉化為灰度及二值影象
1 概述 多媒體技術是一門綜合了多種學科的新技術,其涉及到電腦科學與技術、通訊和網路技術、人工智慧技術、微電子技術、數字訊號處理、圖形處 理技術、聲像技術等諸多學科。許多新技術的不斷出現和體驗,帶給人們工作和生活巨大的改變。其應用已經滲透到社會生活和工作的各個方面。 1.1背景
類圖和時序圖簡介-3分鐘看懂類圖
運行期 可能 組成 str ESS ron 依賴 關系 ssa 類圖 一般類圖中會出現如下6中關系:實現、繼承;組合、聚合;關聯、依賴。總體上可以分為3類: 類關系:實現、繼承; 實體關系:組合、聚合;強調整體和部分的關系; 關聯關系:關聯、依賴;強調關系的強弱、穩定等;
基於卷積神經網路特徵圖的二值影象分割
目標檢測是當前大火的一個研究方向,FasterRCNN、Yolov3等一系列結構也都在多目標檢測的各種應用場景或者競賽中取得了很不錯的成績。但是想象一下,假設我們需要通過影象檢測某個產品上是否存在缺陷,或者通過衛星圖判斷某片海域是否有某公司的船隻
SSE影象演算法優化系列二十五:二值影象的Euclidean distance map(EDM)特徵圖計算及其優化。 SSE影象演算法優化系列九:靈活運用SIMD指令16倍提升Sobel邊緣檢測的速度(4000*3000的24點陣圖像時間由480ms降低到30ms)
Euclidean distance map(EDM)這個概念可能聽過的人也很少,其主要是用在二值影象中,作為一個很有效的中間處理手段存在。一般的處理都是將灰度圖處理成二值圖或者一個二值圖處理成另外一個二值圖,而EDM演算法確是由一幅二值圖生成一幅灰度圖。其核心定義如下: The definitio
利用opencv逼近二值影象的邊界點,並過濾不需要的邊界,達到尋邊效果。(轉載請說明出處)
二值化影象; 利用黑白畫素值求差,得到邊緣點; 過濾邊緣點找到合適區域; 利用cvFitLine2D擬合線。 做的比較粗糙,搜尋時間在10ms左右,希望有研究opencv的朋友斧正。 效果預覽: 、 void CvProcess::FindLine( Ip
灰度圖(IR 圖)轉成 RGB 圖預覽,畫面出現光斑/黃斑問題解決
一、背景 存在一個 IR 圖(紅外線 Infrared Radiation),需要在頁面上顯示出來,IR 圖片格式是 gray8,即 8 位的灰度圖。 Android 上的 Bitmap 圖片格式使用的是 ARGB_8888,所以需要把灰度圖轉 ARGB 圖,每個通道都為 8 位
【數字影象】C++8位和24位BMP點陣圖的平滑、銳化、二值化處理,以及24位真彩圖的灰度化
BMP標頭檔案: #ifndef BMP_H//前處理器 #define BMP_H typedef unsigned char BYTE; typedef unsigned short WORD; typedef unsigned int DWORD; typedef
基於Java的YUV圖片檔案提取Y分量,並構建為灰度圖
YUV檔案對影象的一種較為普遍的編碼方式,Y表示亮度(Luminance、Luma),U代表色度(Chrominance)、V代表飽和度(Chroma);YUV格式的編碼的誕生有效地相容了黑白電視和彩色電視。相對於較為平常的RGB三通道影象,YUV格式編碼的影象視訊檔案在傳輸中佔據較小的頻寬。
python讀取numpy影象資料時將灰度影象轉為3通道並更改尺寸的方法
在用深度網路訓練時,大部分網路都要求輸入為3通道,而有時現有的資料為單通道的灰度圖,並且尺寸也不符合網路輸入,可用下面的函式轉換,以minist資料集為例。 import numpy as np from keras.datasets import mnist
OpenCV計算機視覺學習(3)——影象灰度線性變換與非線性變換(對數變換,伽馬變換)
如果需要處理的原圖及程式碼,請移步小編的GitHub地址 傳送門:請點選我 如果點選有誤:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要學習影象灰度化的知識,結合OpenCV呼叫 cv2.cvtColor()函式實現影象灰度化,
【數字圖像處理】五.MFC圖像點運算之灰度線性變化、灰度非線性變化、閾值化和均衡化處理具體解釋
tput rgb 強制轉換 spa ros 例如 read 算法 nload 本文主要講述基於VC++6.0 MFC圖像處理的應用知識,主要結合自己大三所學課程《數字圖像處理》及課件進行解說。主要通過MFC單文檔視圖實現顯示BMP圖片
vs2015+opencv3.3.1 實現 灰度高斯濾波器
3.3 edwin ont eight end wid img pre i++ #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <iostream> #include<vector> u
《數字影象處理》第三講——圖象基本運算與灰度對映變換
雖然寫這個部落格主要目的是為了給我自己做一個思路記憶錄,但是如果你恰好點了進來,那麼先對你說一聲歡迎。我並不是什麼大觸,只是一個菜菜的學生,如果您發現了什麼錯誤或者您對於某些地方有更好的意見,非常歡迎您的斧正! 目錄 3.1影象的運算 3.2基於灰度變換的影象增強 3.3直方圖處理
影象處理: 灰度化,二值化,反色
灰度化 (grayscale) 將彩色影象轉化為灰度影象的過程稱為影象灰度化。彩色影象中的畫素值由RGB三個分量決定,每個分量都有0-255(256種)選擇,這樣一個畫素點的畫素值可以有1600萬種可能(256*256*256),而灰度圖的畫素點的畫素值是RGB三個分量值相
影象處理(二)opencv處理影象二值化,灰度化等
這裡主要實現的 opencv 基於 android 對影象進行常用處理,比如說灰度化,二值化,rgb的轉換,這裡就不貼主要程式碼,只是工具程式碼。 Utils.xxx方法的使用需要在MainActivity.class中新增此方法(好像是掉用opencv,an