转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_628821950100wh9w.html C#进行图像处理的几种方法 本文讨论了C#图像处理中Bitmap类.BitmapData类和unsafe代码的使用以及字节对齐问题. Bitmap类 命名空间:System.Drawing 封装 GDI+ 位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.Bitmap 是用于处理由像素数据定义的图像的对象. 利用C#类进行图像处理,最方便的是使用Bitmap类,使用该类的GetPixel(

为了加快处理速度在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像.24为彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着RGB分量的亮度. 当RGB分量值不同时,表现为彩色图像:当RGB分量相同时,变现为灰度图像: 一般来说,转换公式有3中. (1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]/3; (2)Gray(i,j)=0.299*R(i,j)+0.587*G(i,j)+0.144*B(i,j); (3)Gray(i,j)=G(i,j);//从2可以看出G的分量比较大所

为加快处理速度,在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像,在灰度图像上得到验证的算法,很容易移植到彩色图像上.24位彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着R.G.B分量的亮度(红.绿.蓝).当R.G.B分量值不同时,表现为彩色图像;当R.G.B分量值相同时,表现为灰度图像,该值就是我们所求的一般来说,转换公式有3种.第一种转换公式为: Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]÷3 (2.1) 其中,Gray(i,j)为转换后的灰度图像在(i,j)点处的灰

http://www.jb51.net/article/37067.htm public static Bitmap MakeGrayscale(Bitmap original)        {            //create a blank bitmap the same size as original            Bitmap newBitmap = new Bitmap(original.Width, original.Height);            //ge

atitit.验证码识别step4--------图形二值化 灰度化 1. 常见二值化的方法原理总结 1 1.1. 方法一:该方法非常简单,对RGB彩色图像灰度化以后,扫描图像的每个像素值,值小于127的将像素值设为0(黑色),值大于等于127的像素值设为255(白色). 1 1.2. 方法二:最常见的二值处理方法是计算像素的平均值K, 2 1.3. 方法三:使用直方图方法来寻找二值化阈值, 2 1.4. 方法四:使用近似一维Means方法寻找二值化阈值,(推荐) 3 2. 使用类库imagei

本文讨论了C#图像处理中Bitmap类.BitmapData类和unsafe代码的使用以及字节对齐问题. Bitmap类 命名空间:System.Drawing 封装 GDI+ 位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.Bitmap 是用于处理由像素数据定义的图像的对象. 利用C#类进行图像处理,最方便的是使用Bitmap类,使用该类的GetPixel()与SetPixel()来访问图像的每个像素点.下面是MSDN中的示例代码: public void GetPixel_Example(Pa

使用C#进行图像处理的几种方法 本文讨论了C#图像处理中Bitmap类.BitmapData类和unsafe代码的使用以及字节对齐问题. Bitmap类 命名空间:System.Drawing 封装 GDI+ 位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.Bitmap 是用于处理由像素数据定义的图像的对象. 该类的主要方法和属性如下: 1.       GetPixel方法和 SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2.       PixelFormat属性:返回图像的像素

Android Bitmap 载入与像素操作 一:载入与像素读写 在Android SDK中,图像的像素读写能够通过getPixel与setPixel两个Bitmap的API实现. Bitmap API读取像素的代码例如以下: int pixel = bitmap.getPixel(col, row);// ARGB int red = Color.red(pixel); // same as (pixel >> 16) &0xff int green = Color.green(pi

所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中.因此,该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值. 2.基于边

Data Matrix 二维条码原名Datacode,由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明.Data-Matrix二维条码是一种矩阵式二维条码. Data Matrix符号由规则排列的深浅色正方形模块构成,每一个正方形模块就是一个基本单元.每一个基本单元又被编码为一比特的数据. 数据区的四周是探測图形.用于条码符号定位和确定条码结构信息.探測图形的四周是空白区,用以将条码符号与背景分离. 探測图形是一个模块的宽度.是数

最近做监控图像由彩色变灰处理的时候发现图像处理过程中,很慢很慢代码如下: int Height = this.picInfo.Image.Height;                    int Width = this.picInfo.Image.Width;                    Bitmap bitmap = new Bitmap(Width, Height);                    Bitmap MyBitmap = (Bitmap)this.picI

收入囊中 用imread读取图片 用nameWindow和imshow展示图片 cvtColor彩色图像灰度化 imwrite写图像 Luv色彩空间转换 初识API 图像读取接口 image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED (<0) 图片怎么样就怎么读取(包含透明度这个通道) CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ( 0)  CV_LOAD_IMAGE_COLOR (>0) RGB读取 建

一.简介 Data Matrix 二维条码原名Datacode,由美国国际资料公司(International Data Matrix, 简称ID Matrix)于1989年发明.Data-Matrix二维条码是一种矩阵式二维条码. Data Matrix符号由规则排列的深浅色正方形模块构成,每个正方形模块就是一个基本单元,每个基本单元又被编码为一比特的数据.数据区的四周是探测图形,用于条码符号定位和确定条码结构信息.探测图形的四周是空白区,用以将条码符号与背景分离. 探测图形是一个模块的宽度,

        分水岭算法主要用于图像分段,通常是把一副彩色图像灰度化,然后再求梯度图,最后在梯度图的基础上进行分水岭算法,求得分段图像的边缘线.         下面左边的灰度图,可以描述为右边的地形图,地形的高度是由灰度图的灰度值决定,灰度为0对应地形图的地面,灰度值最大的像素对应地形图的最高点. 我们可以自己编程实现灰度图的地形图显示,工程FirstOpenCV6就实现了简单的这个功能,比如上边的灰度图,显示为: 对灰度图的地形学解释,我们我们考虑三类点: 1. 局部最小值点,该点对应一个

本文主题 情人节在网上看到国外JS牛人利用HTML5技术实现的一朵玫瑰花,深切的感受到HTML5技术的强大.本着学习的态度看了一下那朵玫瑰花的源代码,其中用到的HTML5技术是canvas标签,于是灵光一现,想试一下能不能进行图像处理,结果成功了,再次介绍一下经验. 本文的思路是获取一张带有验证码的图片,然后对其进行灰度化操作,完成后对其使用Otsu算法进行二值化操作,最后输出二值化的图片,其效果图如下: 图1 最后友情提醒一下,HTML5技术在IE浏览器下面不支持或者是没有全面支持,因此如要进

C#数字图像处理算法学习笔记(一)--C#图像处理的3中方法 Bitmap类:此类封装了GDI+中的一个位图,次位图有图形图像及其属性的像素数据组成.因此此类是用于处理像素数据定义的图形的对象.该类的主要方法和属性如下:  GetPixel与SetPixel方法:获取或设置一个图像的指定像素的颜色. PixelFormat属性:返回图像的像素格式. Height和Width:返回图像的高度和宽度. LockBits与UnLockBits方法:分别锁定和解锁系统内存中的位图像素. LockBits

一个实现图像灰度处理并归类于某已知相似图片的程序 软件:matlab2017a 算法:HU检索图像算法.Zernike算法 资料: ①: matlab遍历文件夹下所有图片和遍历所有子文件夹下图片 - 专于技术,相信自我 - 博客园 https://www.cnblogs.com/tansuoxinweilai/p/9990191.html ②: matlab设计gui文本框,怎么获取文本框输入的字符呢?_百度知道https://zhidao.baidu.com/question/75137259

https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881.html 所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 回到顶部 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881.html 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征

1.算法思想 边缘检测比如canny算子可以识别出图像的边缘,但是实际中由于噪声和光照不均匀等因素,很多情况下获得的边缘点是不连续的,必须通过边缘连接将他们转换为有意义的边缘.Hough变化是一个重要的检测间断点边界形状的方法,它通过将图像坐标空间变化到参数空间来实现直线和曲线的拟合. 霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出,后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用,经典霍夫变换用来检测图像中的直线,后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别,多为圆和椭圆.

opencv-4-成像系统与Mat图像颜色空间 opencvc++qtmat 目标 知道 opencv 处理图像数据的格式 介绍 mat 基础内容 知道 BGR 颜色 显示 颜色转换 BGR 到 灰度图像 开始 Opencv 主要是图像处理, 在进行图像处理的过程中有一个必须要解决的问题: 图像的内存存储, 最简单的方式就是使用二维数组来存储了. opencv 在1.0时代使用的是二维数组, 然后使用 IplImage 的指针指向数据起始的地址, 指针很强大, 但是对于新手不是很友好, 容易出现