灰度级数k,k=2^b,称该图像为b比特图像. 降低灰度级数是靠2的幂次方 网上代码:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/68927360 function changereduce_factor(imgpath,reduce_factor) % Write a computer program capable of reducing the number of intensity levels to , % . The desir

package com.example.yanlei.wifi; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.os.Bundle; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.view.View; import android.view.View.OnClickListener; imp

matlab怎样看图像是彩色还是灰度_莹莹_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_76088a1f0101diq0.html 解决一: isrgb(A) 如果A是RGB图像返回1,否则0:isgray(A) 同:lol 解决二: imread图片后在matlab界面的左边会显示读取的图像矩阵如果是灰度图像 那么是a*b如果是彩色图像 那么是a*b*3 判断图像是灰度还是彩色: rgb=imread(file); %读入图像mysize=size(rgb);if

操作: Ctrl+A 全选所有对象, 然后使用滤镜渲染成灰度图, 至于这个RGB比值, 看个人需求, 标准情况下rgb2gray是0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B 原始RGB图 灰度图 补: 如若只想快速预览灰度图的效果, 可View(视图) -> Color display mode(色彩显示模式) -> Gray(灰度)

File:      StudyRGB2Gray.txtName:      彩色转灰度算法彻底学习Author:    zyl910Version:   V1.0Updata:    2006-5-22 一.基础 对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二.整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法. 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法:Gray = (R*2

华硕XtionPro类似Kinect,都是体感摄像机,可捕捉深度图和彩色图. 具体參数见:http://www.asus.com.cn/Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/specifications/ 实验设定的深度图和彩色图大小都是640*480,规格上说彩色图支持更大分辨率.实測假设将彩色图设定为更大分辨率则会自己主动改为320*240 彩色图 未配准时的深度图 配准到彩色图后的深度图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQ

(1)二进制图 在二进制图中,像素的取值为两个离散数值0或1中的一个,0代表黑色,1代表白色 例 A=[0 0 1;1 1 0; 0 0 1];>> imshow(A,'InitialMagnification','fit')          %调整合适的窗口显示A. (2)索引图 索引图像包括一个数据矩阵X,一个颜色映像矩阵Map.其中Map是一个包含三列.若干行的数据阵列,其中每个元素的值均为[0, 1]之间的双精度浮点型数据.Map矩阵的每一行分别表示红色.绿色和蓝色的颜色值.在MAT

使用OpenNI2打开XtionProLive时有个问题,彩色图分辨率不管怎样设置始终是320*240,深度图倒是能够设成640*480,而OpenNI1.x是能够获取640*480的彩色图的. 彩色图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbWFzaWJ1YWE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""&

1. 方法1 BufferedImage grayImage = new BufferedImage(width, height, colorImage.TYPE_BYTE_GRAY); Graphics g = grayImage.getGraphics(); g.drawImage(colorImage, 0, 0, null); g.dispose(); 2. 方法2(不推荐) ColorSpace cs = ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRA

从昨天折腾到今天.再折腾下去我都要上主楼了  大致和灰度图均衡是一样的,主要是不能像平滑什么的直接对R,G,B三个分量进行.这样出来的图像时没法看的.因此我们要对亮度进行均衡.而HSI彩色空间中的分量I代表图像的亮度,和图像的彩色信息无关,所以它是我们perfect的折腾对象. 一.首先,就是把图像从RGB空间转换到HSI空间.原理我就很懒的截图了: (引自<数字图像处理第三版>(中文版)P280) 实现代码如下: void RGBtoHSI(float r,float g,float b,f

题意: 有50 25 10 5 1 的硬币 一共最多有100枚 输入n输出有多少种表示方法 Sample Input1126 Sample Output413 # include <iostream> # include <cstdio> # include <cstring> # include <algorithm> # include <string> # include <cmath> # include <queue&

图着色问题是一个著名的NP完全问题.给定无向图,,问可否用K种颜色为V中的每一个顶点分配一种颜色,使得不会有两个相邻顶点具有同一种颜色? 但本题并不是要你解决这个着色问题,而是对给定的一种颜色分配,请你判断这是否是图着色问题的一个解. 输入格式: 输入在第一行给出3个整数V(0).E(≥)和K(0),分别是无向图的顶点数.边数.以及颜色数.顶点和颜色都从1到V编号.随后E行,每行给出一条边的两个端点的编号.在图的信息给出之后,给出了一个正整数N(≤),是待检查的颜色分配方案的个数.随后N行,每行

如果你对iconfont有所了解,那你一定对这次iconfont做出的更新产生兴趣.没错,iconfont目前已经升级为iconfont+,并且能够支持大家都很期待的彩色图标. 之前,大家也以文字的形式实现过网页中的图标和特殊字符,现在,使用全新的彩色图标一定更能体现 symbol引用: 这是一种全新的使用方式,应该说这才是未来的主流,也是平台目前推荐的用法.相关介绍可以参考这篇文章 这种用法其实是做了一个svg的集合,与另外两种相比具有如下特点: 支持多色图标了,不再受单色限制. 通过一些技巧

//#include "duiqi.hpp" #include "kinect.h" #include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <fstream> using namespace c

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,因此使用不同的权重将得到比较合理的灰度图像.根据实验和理论推导得出以下数值 R: 0.299. G:  0.587. B: 0.114.

转载自:  http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915754 最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常 见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题.本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给 出实现的C代码. 在进行视频流目标识别与跟踪时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像

本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出Emgu CV实现的代码. 一.灰度化原理及数学实现(转载自——<图像灰度化方法总结及其VC实现> 该篇文章使用opencv实现,后面附有代码,可以好好学习一下,比我写的好\(^o^)/~) 图像处理时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像进行灰度化,这是因为黑白照片数据量小,相比彩照更易实现实时算法,另一方面黑白照片是由未处理的光线所形成的照片,因此从图像处理学角度来看,这种未经特殊滤光处理的图片所涵盖的信息更有价值. 目前,在图像

http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915754 最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题.本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出实现的C代码. 在进行视频流目标识别与跟踪时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像进行灰度化,这是

手头一块RK3288的板子,在板子上测试了一张1080p的彩色图灰度转换的OpenCL例子.OpenCL没有任何优化.例子请移步这里. 该例子是编译成安卓平台下的可执行程序. 进入jni文件夹,进行如下操作: 对于我的环境,是把可执行文件,kernel.cl和图片push到设备的//mnt/sdcard/opencl/gray路径下.请自行选择. adb连接设备后,执行效果如下图: 对于统计的GPU的时间为:数据来回拷贝时间+kernels执行时间. 源码:https://github.com/

它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较 如何利用Python绘制箱型图 需要的import的包 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties import numpy as np import pandas as pd 该函数是绘制多箱型图,且数据长度不一致的情况,input_dict = {filename1:[a1,a2,...,an],file

// 折线图let lineChart = echarts.init(document.getElementById('lineChart'));let lineOption = { title: { text: '数据接入增量趋势', textStyle: { color: '#cccccc', fontSize: 14 } }, tooltip : { // 悬浮提示 trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross', label: { backgr