opencv中的灰度變換

阿新 • • 發佈：2019-02-10

///////////////////////////////////////////////////////////////////// // // 灰度線性變換函式 // 引數： // src，輸入原影象 // dst,輸出影象，型別為CV_32F，大小及通道數與原影象相同 // mapping,灰度對映表，可以根據不同的變換函式，提前計算好影象的灰度對映表 // //////////////////////////////////////////////////////////////////// void gray_trans(const Mat& src, Mat& dst,float* mapping) { int channels = src.channels(); if (channels == 1) { dst = Mat(src.size(), CV_32FC1); for

(int i = 0; i < src.rows; i++) { float* p1 = dst.ptr<float>(i); const uchar* p2 = src.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < src.cols; j++) p1[j] = mapping[p2[j]]; } } else if (channels == 3) { dst = Mat(src.size(), CV_32FC3); for

(int i = 0; i < src.rows; i++) { float* p1 = dst.ptr<float>(i); const uchar* p2 = src.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < src.cols * 3; j+=3) { p1[j] = mapping[p2[j]]; p1[j+1] = mapping[p2[j+1]]; p1[j+2

] = mapping[p2[j+2]]; } } } }

Opencv中灰度影象和imread的區別

/*******************************************************/ /*遍歷一個資料夾中的100張圖片並把他們全部轉為8bit的影象*/ /******

opencv中的灰度變換

///////////////////////////////////////////////////////////////////// // // 灰度線性變換函式 // 引數： // src，輸入原影象 // dst,輸出影象，型別為CV_32F，大小及通道數與原影象相同 /

【OpenCV】圖像增強---灰度變換、直方圖均衡化

test 增強映射 display 得到 .cpp scalar pic 重要圖像增強的目的：改善圖像的視覺效果或使圖像更適合於人或機器的分析處理。通過圖像增強，可以減少圖像噪聲，提高目標與背景的對比度，也可以增強或抑制圖像中的某些細節。 -------------

基於opencv下對視頻的灰度變換，高斯濾波，canny邊緣檢測處理，同窗體顯示並保存

rmi 其他 AS info ali 利用測試結果 14. 中間如題：使用opencv打開攝像頭或視頻文件，實時顯示原始視頻，將視頻每一幀依次做灰度轉換、高斯濾波、canny邊緣檢測處理（原始視頻和這3個中間步驟處理結果分別在一個窗口顯示），最後將邊緣檢測結果保存為一個

opencv-python 影象灰度變換

灰度變換作為一種影象預處理技術可以顯著的改善影象的質量，下面將介紹幾種灰度變換的方法 1. gamma 變換 Gamma變換是對輸入影象灰度值進行的非線性操作，使輸出影象灰度值與輸入影象灰度值呈指數關係：

opencv實現對數log灰度變換

我的思路太窄了，想了一個遍歷的方法。也可以先做通道分解，分析單個通道的log變換。菜鳥一個，若是有好的想法，還請賜教。 Mat log_image; log_image.create(512,51

Opencv學習手冊（四）--- 影象灰度變換

#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; /* 灰度變換函式ImageAdjust 其中，源影象src和目標影象dst均為8位元的灰度影象預設的引數值有： [low, high]

OpenCv關於灰度積分圖的SSE代碼學習和改進。

row 關於分代移動運用別了增加字節數需要　　最近一直沈迷於SSE方面的優化，實在找不到想學習的參考資料了，就拿個筆記本放在腿上翻翻OpenCv的源代碼，無意中看到了OpenCv中關於積分圖的代碼，仔細研習了一番，覺得OpenCv對SSE的靈活運用真的做的很

opencv生成灰度圖並保存

other ims int empty ray size AC ret out #include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace s

數字圖像處理的Matlab實現（3）—灰度變換與空間濾波

彩色圖像 equals 相同 tca 彩色處理工具 off argc ber 第3章灰度變換與空間濾波（1） 3.1 簡介空間域指的是圖像平面本身，這類方法是以對圖像像素直接處理為基礎的。本章主要討論兩種空間域處理方法：亮度（灰度）變換與空間濾波。後一種方法有時涉及到

圖像灰度變換

plot mco all 三種 mat 圖像 end msh tran 一、圖像求反 clear all;clc;a=imread(‘pout.tif‘); % 圖像取反第一種方法f=255-a; %圖像取反第二種方法img=imadjust(a,[0,1],[1,0]

MATLAB轉換TXT中灰度值資料格式，將灰度資料輸出為影象

在整理地圖測繪資料時，需要將資料先匯出，然後將資料轉化為影象資訊，使用MATLAB進行轉化遇到點問題，最後算是能出影象了，就將這一點經驗分享下。首先看下匯出來的資料格式，匯出來的為TXT格式，其中橢圓是有效資料，但是這種資料比較格魯的一點是，輸出的資料是40*400的

opencv將灰度圖轉為彩色圖

使用opencv將一幅灰度圖轉為彩色圖。使用函式：cvtColor(); Mat imgGray= imread("gray.jpg",0); Mat imgRGB; cvtColor(

影象處理基礎(7)：影象的灰度變換（續篇）

灰度變換，屬於一個非常重要的概念。這裡主要參考《Digital Image Processing》 Rafael C. Gonzalez / Richard E. Woods 的第三章。書中

影象處理基礎(7)：影象的灰度變換

前面幾篇文章介紹的是影象的空間域濾波，其對畫素的處理都是基於畫素的某一鄰域進行的。本文介紹的影象的灰度變換則不同，其對畫素的計算僅僅依賴於當前畫素和灰度變換函式。灰度變換也被稱為影象的點運算（只針對影象的某一畫素點）是所有影象處理技術中最簡單的技術，其變換形式如下：

岡薩雷斯：數字影象處理（三）：第三章灰度變換與空間濾波（1）——基本灰度變換函式

一、前言空間域指影象平面本身。這類影象處理方法直接以影象中的畫素操作為基礎。這是相對於變換域中的影象處理而言的。變換域的影象處理首先把一幅影象變換到變換域，在變換域中進行處理，然後通過反變換把處理結果返回到空間域空間域處理主要分為灰度變換和空間濾波兩類。灰度變換在影象的單個畫素上操

Matlab之灰度變換下冪率（伽瑪）變換引數對灰度的影響

目錄一、引數對灰度的影響二、程式驗證一、引數對灰度的影響 s = c*r^γ （c為常數，r為原畫素，γ為伽瑪）當γ小於1時，灰度低的變亮，高的相對變暗。 γ越小，灰度低的越亮當γ大於1時，灰度高的變亮，低的相

影象處理-灰度變換函式imadjust和stretchlim

imadjust 在matlab中imadjust原型如下： g = imadjust(f,[low_in high_in], [low_out high_out], gamma) 1 f表示一張灰度圖片，此函式將f的灰度值映象到g中的新值，也就是將low_in與high_in之間的值對映到lo

影象演算法-灰度變換反色對數變換伽馬變換

常用的灰度變換在影象處理中，灰度影象為單通道，灰度值範圍為[0, 255]；彩色影象的為RGB三通道，每個通道的畫素值的範圍也是[0, 255]。灰度變換就是一組對映關係，通過這組對映關係的運算，實現影象效果的變化。下面主要介紹影象反色、對數變換、伽馬變換三

c語言數字影象處理（四）：灰度變換

灰度變換灰度變換函式 s = T(r) 其中r為輸入影象在(x, y)點處的灰度值，s為輸出影象在(x, y)點處的灰度值灰度變換的作用上圖所示的兩幅T(s)函式的影象曲線，第一幅圖可以增強影象對比度，第二幅圖可以對影象進行二值化處理灰度變換函式反轉函式 1 void reverse(s