im2bw是基于转换为二值图像的算法,用的是otsu's method. matlab中DIP工具箱函数im2bw使用阈值(threshold)变换法把灰度图像(grayscale image)转换成二值图像.所谓二值图像, 一般意义上是指只有纯黑(0).纯白(255)两种颜色的图像. 当然, 也可以是其他任意两种颜色的组合. 在matlab命令行中键入doc im2b或help im2bw即可获得该函数的帮助信息. 阈值变换 比如数组 a = [120, 254, 0, 200, 99]; 设

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main() { Mat grad_x, grad_y; Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst, src_gray, abs_dst; Mat src = imread("601

matlab 图像分割算法源码 1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,5

1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50

matlab各类数据图像之间的转化 rgb类型转化为二值的步骤例如以下: 1.採用命令im2double将rgb类型转化三维的double >> str='E:\programing\Eigenface_PAC\Face\image_0001.jpg'; >> A=imread(str); >> imshow(A); 2.用命令imresize调整图像的尺寸大小 >> B=imresize(A,[529 529]); >> imshow(B);

LBP的全称是Local Binary Pattern即局部二值模式,是局部信息提取中的一种方法,它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.在人脸识别领域有很多案例,此外,局部特征的算法还有 SIFT HOG等等. LBP就是一种局部信息,它反应的内容是每个像素与周围像素的关系.举最基本的LBP为例,它反应了像素与周围8个点灰度值的关系,如下图所示: 如上图所示,中间像素的灰度值为54,我们如下定义:当周围像素的灰度值大于等于中间像素值时,则LBP的一位值为1,否则为零.由这个九宫格,我们就得到

1 概述 多媒体技术是一门综合了多种学科的新技术,其涉及到计算机科学与技术.通信和网络技术.人工智能技术.微电子技术.数字信号处理.图形处 理技术.声像技术等诸多学科.许多新技术的不断出现和体验,带给人们工作和生活巨大的改变.其应用已经渗透到社会生活和工作的各个方面. 1.1背景 多媒体技术是20世纪80年代发展起来的一种新技术,是将文本.图形.图像.动画.声音.视频等信息通过计算机处理,形成人机交互作用的技术.多媒体技术的发展同时也改变了计算机的使用领域,由仅仅限于专业办公领域扩展到各行各业,

1.      先载入一幅灰度图像,如下: (非灰度图) 2. 利用函数fft2,对其进行快速傅立叶变换, 并利用函数fftshift 将变换后的图像原点移动到频率矩形的中心. 3. 利用abs()函数来得到傅立叶频谱;angle()函数得到相位图: 4. 利用imshow 来可视化图像,观察图像的特点: 一．    结果(图像): 二．    分析说明: 1. 在载入图片的时候要注意图片要存放到该文件的文件夹中. 2. 下载的图片看似是灰度图,实际上并非是灰度图,所以加多了一句代码“A=rgb

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

https://en.wikipedia.org/wiki/Grayscale https://zh.wikipedia.org/wiki/灰度图像 In photography and computing, a grayscale or greyscale digital image is an image in which the value of each pixel is a single sample, that is, it carries only intensity inform

这篇文章是一个系列中的第三篇.前两篇的地址贴下:介绍.详解1.我撰写这系列文章的目的是:1.普及车牌识别中相关的技术与知识点:2.帮助开发者了解EasyPR的实现细节:3.增进沟通. EasyPR的项目地址在这:GitHub.要想运行EasyPR的程序,首先必须配置好openCV,具体可以参照这篇文章. 在前两篇文章中,我们已经初步了解了EasyPR的大概内容,在本篇内容中我们开始深入EasyRP的程序细节.了解EasyPR是如何一步一步实现一个车牌的识别过程的.根据EasyPR的结构,我们把它

1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表)和图像数据. ⑶PCX(Windows Paintbru

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

MATLAB图像处理基础 2.2.1 图像文件格式及图像类型 1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜

我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 如果需要检测到图像里面的边缘,首先我们需要知道边缘处具有什么特征. 对于一幅灰度图像来说,边缘两边的灰度值肯定不相同,这样我们才能分辨出哪里是边缘,哪里不是. 因此,如果我们需要检测一个灰度图像的边缘,我们需要找出哪里的灰度变化最大.显然,灰度变化越大,对比度越强,边缘就越明显. 那么问题来了,我们怎么知道哪里灰度变化大,哪里灰度变化小呢? 导数,梯度,边缘信息 在数学中,与变化率有关的就是导数. 如果灰度图像的像素是连续的(实际不是),

from PIL import Image from pylab import * from numpy import * def histeq(im,nbr_bins = 256): """对一幅灰度图像进行直方图均衡化""" #计算图像的直方图 #在numpy中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),第一个返回的是直方图的统计量,第二个为每个bins的中间值 imhist,bins = histogram(im.flatten(

最近在把matlab的代码转化到VS2010上. matlab中采用im2double将读入的图像转换为double型,在OpenCV中就需要对图像进行深度的转换. 读入一幅灰度图像,深度为1(8U),在与其他矩阵M做运算事要保证深度是一致的,所以需要转换,如转换到深度为8(64F),需要用到OpenCV中的函数cvConvert. 代码如下: IplImage* src = cvLoadImage("./Image/2/多波段.bmp",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE

最近在一个项目中有需要用到将图片从GrayScale转为FalseColor,然而百度了一下Halcon 伪彩色等关键字均找不到相关答案,倒是有很多OpenCV和Matlab的...后来在搜索中看到了一个lut字眼,恍然记起Halcon中有 set_lut 的这条Operator.试了一下果然是这条算子,在这里记录下来,方便其他人搜索. Halcon中的实现 read_image (Img1, 'img1') access_channel (Img1, Image, 1) get_image_s

什么是直方图均衡化? 直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术,通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度,主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度.原始图像由于其灰度分布可能集中在较窄的区间,造成图像不够清晰.例如,过曝光图像的灰度级集中在高亮度范围内,而曝光不足将使图像灰度级集中在低亮度范围内.采用直方图均衡化,可以把原始图像的直方图变换为均匀分布(均衡)的形式,这样就增加了像素之间灰度值差别的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果.换言之,直方图均衡化的基本原理是:对在图像中像素个数多

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第二章 图像的运算,让我们踏上继续回顾OpenCV进行图像处理的奇妙之旅,不断地总结.回顾,以新的视角快速融入计算机视觉的奥秘世界. 2  图像的运算 复杂的图像处理是借助基础的图像运算来实现的,本章介绍图像运算的基本操作,为后续实现更加复杂的处理提供帮助. 2.1  图像加法运算 可以通过加法运算符"+"和cv2.add函数实现图像的加法运算,但这两种方法对数据求和后溢出255的处理方式不一样. 设a.b均为8为灰度图像,像素饱和值为255.