源码下载地址:https://github.com/lizhiqiang0204/ImageGray.git Halcon代码如下: *读取图片,转换成灰度图片 read_image (Image1, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images/cable1.png') rgb1_to_gray (Image1, Image) *选择测量的区域 draw_rectangle1 (, Row1, Co

实验内容及实验原理: 1.灰度的线性变换 灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换.该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:f(x)=a*x+b 其中参数a为线性函数的斜率,b为线性函数的在y轴的截距,x表示输入图像的灰度,f(x)表示输出图像的灰度. 要求:输入一幅图像,根据输入的斜率和截距进行线性变换,并显示. 2.灰度拉伸 灰度拉伸和灰度线性变换相似.不同之处在于它是分段线性变换.表达式如下: 其中,x1和x2是分段函数的转折点. 要求:输入一幅图像,根据选择的转

图像灰度级数我们见得最多的就是256了,如果想调整它的灰度级数,我们可以使用图像库的imadjust函数来作出调整,比如讲256个灰度级变成2个灰度级(也就是二值图了).再举一个例子,原来一幅256个灰度级的图像,如果我们把它的灰度级重新调整为4,那么调整后这幅图像的灰度值应该就是有4个值:0,85,170,255.即这幅图只能用这四个值来表示.那调整灰度级数的imadjust函数该怎么实现呢? 数字图像处理课刚好布置了一个作业,就是用代码实现灰度级调整.我在这里贴出我的代码,供大家参考参考.

CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071.用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu. 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值. 首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope. 然后通过公式: Hu = pix

前几天接触了图像的处理,发现用OPencv处理确实比較方便.毕竟是非常多东西都封装好的.可是要研究里面的东西,还是比較麻烦的,首先,你得知道图片处理的一些知识,比方腐蚀,膨胀,仿射,透射等,还有非常多算法,傅里叶.积分,卷积,频谱,加权. ..,反正我看了半天,是云里雾里的.所以就想先就笼统的过一遍,以后遇到了再详细分析,比較这方面的基础没那么扎实. 先来记录下眼下学习到的一些知识. 首先是图像的灰度处理: CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE,这是最简单之间的办法,在加载图像时直接处

图像的二值化: 与边缘检测相比,轮廓检测有时能更好的反映图像的内容.而要对图像进行轮廓检测,则必须要先对图像进行二值化,图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓. 下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测函数原型:void cvThreshold( 

area_center_gray ( Regions, Image : : : Area, Row, Column )    计算Image图像中Region区域的面积Area和重心(Row,Column). cooc_feature_image ( Regions, Image : : LdGray, Direction : Energy,Correlation, Homogeneity, Contrast )   计算共生矩阵和推导出灰度特征值 Direction:灰度共生矩阵计算的方向  

在 Halcon 中,或许大部分人都知道如何通过 get_grayval 获取图像的灰度值,这条算子在获取单个像素时是比较好用的.但是当你想获取一幅大尺寸图像的一行甚至所有的灰度数据时,它就会变得很吃力.这一点在该算子的介绍文档中也有提及. 这里要介绍的是通过 get_image_ponter1 或 get_image_pointer3 获取图像数据,这样的方法也是 Halcon 文档中所推荐的方式,遗憾的是 Halcon 文档中并没有继续这个话题,甚至百度和谷歌都找不到任何一条关于如何使用它来

一,分块处理超大图像的二值化问题   (1) 全局阈值处理  (2) 局部阈值 二,空白区域过滤 三,先缩放进行二值化,然后还原大小 np.mean() 返回数组元素的平均值 np.std() 返回数组元素的标准差 一,分块处理超大图像的二值化问题  (1) 全局阈值处理   (2) 局部阈值 1 import cv2 as cv 2 import numpy as np 3 4 """ 5 def big_image_binary(image): 6 print(image

函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中

当初是自己要装X,非要用c来写信息隐藏作业,装了X,就得付出实践.查了好久资料,到期末才把作业交了,这里总结一下. 这道题是将真彩图转换为灰度图. 关于BMP文件结构,这是困扰了我好久的问题,上网查了很久图片的知识才弄明白 BMP文件包括以下几部分(具体结构在程序中说明): 位图文件头 位图信息头 调色板 位图数据 结构体内存对齐原则对于pragma pack(n) 当成员大小小于n时,每个成员存储的起始位置要从该成员大小的整数倍开始,否则从n的整数倍开始 成员是结构体时相对于起始偏移是以其内部

opencv2.1版本之前使用IplImage*数据结构来表示图像,2.1之后的版本使用图像容器Mat来存储.IplImage结构体如下所示. typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度

常用的像素灰度内插法:最近邻元法.双线性内插法.三次内插法 %%像素灰度内插 factor = 0.75;%缩放比 u = 0.6;v = 0.7; itp1 = uint8(zeros(ceil(h/factor),ceil(w/factor))); itp2 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v))); itp3 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v))); 下述的J3为待插值灰度图像,itp为插值图像 1.最近邻元法 在待求像素的四邻

一.前言 最近学习牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理原理及应用>的第六章直方图操作,由于需要将捕获的图像转换为灰度图像,因此在之前代码的基础上加入了RGB图像转灰度图像的算法实现. 2020-02-29 10:38:40 二.RGB图像转灰度图像算法原理 将彩色图像转换为灰度图像的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等.输出后便可以得到灰度图像,另一种是转换为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图 像的亮度和浓度,所以只输出Y分量,得到图像就是灰度图像.

前言   上一篇已经将himpp套入qt的基础上进行开发.那么qt中拿到frame则是很关键的交互,这是qt与海思可能编解码交叉开发的关键步骤.   受限制   因为直接配置sample的vi比较麻烦,确实是困难的,其实就是配置驱动,所以我们只能从开发板的demo入手,去在相等条件下探测可能的留,从vpss中拿取后,进行软编码.  当然,如果不用qt还有一种方式,也就是大量开发海思人员使用的方式,是基于sample写一个编码程序,然后使用本地socket交互,其实绝大部分海思开发者都是这样开发的

摘要:本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换.伽马变换>,作者:eastmount . 本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换. 一.图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换.幂次变换.指数变换.分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换. 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255

12-8. 重新获取一个属性的原始值 问题 在实体保存到数据库之前,你想重新获取属性的原始值 解决方案 假设你有一个模型 (见 Figure 12-11) 表示一个员工( Employee),包含工资(salary)属性. 你有一个业务规则,规定一个员工的工资增长不能超过10%.在一个实体保存到数据库之前,你想验证这条规则,拿新的工资与原来的工资比较,看是否超过10%. Figure 12-11. An Employee entity with the employee’s salary 为核实

项目中通过信号采集板的数据获取车上仪表盘指示灯的信息,将接收到的数据转成byte后,还要将每一个Byte的各个Bit值分离出来,这样才知道每个bit的值代表的具体信息.这里记录下如何获取byte的各个bit值,一些常见的位操作也顺便记录下. 1.分离出一个Byte的各个Bit的值 一个英文字符占一个字节(1字母=1 byte=8 bit),一个汉字占两个字节(1汉字=2 byte=16 bit). 其中,bit: 位,一个二进制数据0或1,是1bit.   byte:字节,存储空间的基本计量单位

js设置.获取单值cookie和多值cookie,代码如下: var CookieUtil = (function () { var Cookie = function () { // 获取单值cookie this.get = function(name) { var start = document.cookie.indexOf(encodeURIComponent(name)) ; var end = document.cookie.indexOf(';', start) ; if(end

动态生成控件参考上一篇: http://www.cnblogs.com/dcb3688/p/4588814.html 那如何获取动态生成控件的值呢? 比如,动态的生成10个输入框QLineEdit,输入值后,要获取每一个LineEdit的值. 在这里我们通过字典dict{} 来存储控件,循环dict 获取控件的text() #!/usr/bin/python # -*-coding:utf-8-*- from PyQt4.QtGui import * from PyQt4.QtCore impo