首先,介绍第一种方法, 使用  PIL  库,   PIL库是一种python语言常用的一个图形处理库. 关于   PIL  库的安装本文就不介绍了. from PIL import Image I = Image.open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\timg.jpg') I.show() L = I.convert('L') L.show()L.save('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\tim

在Qt中,我们有时需要把QImage类的彩色图片转为灰度图,一开始我想的是用QImage的成员函数convertToFormat(),但是试了好多参数,返现转化的图片都有问题,不是我们想要的灰度图,如果谁用成员函数成功转化成了灰度图,请在评论区将您的方法写下,让博主学习一下.那么还有一种笨办法,就是手动将R,G,B的值平均一下,然后用平均值更新每一个像素值,也能得到灰度图.参见代码如下: // image is the input color image, img is output grey

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.

MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换 [rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数 MidGrayPic = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵,这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图

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

----本文摘自作者ZYL910的博客 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*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算.注意后面那个除法是

在做立体匹配求深度图的时候遇到这个问题,用惯了matlab的rgb2gray,倒是不熟悉python的实现,在网上找到了相关方案,记下来已作备用 RGB到灰度图转换公式: Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B 自定义转换函数: import numpy as np def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.144]) 调用: grayPic = rgb2gray(rgbPic) 即可.

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*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算.注意后面那个除法是整数除法,所以需要加上500来实现四舍五

例如有一幅图,文件名为"a.jpg'.  读取: from PIL import Image #或直接import Image im = Image.open('a.jpg') 将图片转换成灰度图 :im1 = im.convert('L') 所以 打开图片并转换成灰度图的方法是: im = Image.open('a.jpg').convert('L) 转换图像格式: im.save('aa.gif') 以上代码把a.jpg 打开并转换成灰度图(像素值在0-255之间),然后保存成aa.gif

1.vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') #进行视频的载入 2.vc.isOpened() # 判断载入的视频是否可以打开 3.ret, frame = vc.read()  #进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase, frame表示读入的图片 4.cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #表示将图片转换为灰度图 代码: import cv2 vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')

Qt生成灰度图(转载)   项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来

项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来存储灰度图.则共有256种组

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

一.概述 1.灰度 灰度使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色,不同的饱和度的黑色来显示图像.每个灰度对象都具有从 0%(白色)到灰度条100%(黑色)的亮度值. 使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示. 像素值量化后用一个字节(8 bits)来表示.如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围为0~255,表示亮度从深到浅,对应图像中的颜色为从黑到白.黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调,每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种. 2.灰度图  用灰度

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示如何将图片转换为灰度图. 在项目导航区,打开视图控制器的代码文件[ViewController.swift] import UIKit class ViewController: UIViewController { override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() // Do any additional setup after loading the view, typically from

从 https://earthexplorer.usgs.gov/ 下载高程数据 从谷歌地球上保存对应地区卫星图像 从灰度图创建地形模型,并将卫星影像作为贴图 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class mapMeshCreate : MonoBehaviour { private Texture textureGray;//灰度图 private Text

//从视频文件中读入数据-->将数据转换为灰度图-->对图像做canny边缘检测-->将这三个结构显示在一个图像中 //作者:sandy //时间:2015-10-10 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include<stdarg.h> #include <iostream> void showThreeImage(char *title,int num,...){ //声明变量 IplImage

转自:http://www.tuicool.com/articles/U3URRrI 项目中经常会遇到将一张图像处理成灰色的需求,为了节省资源,一般不会让美术再做一套同样的灰度图,通常会通过代码处理让图片变灰.网上也有很多用shader处理图片变灰的方法,这些方法确实也实现了让图片变灰的需求,但是android平台从后台切换回来的时候,shader被释放,导致图片位置错乱.关键在于从android后台切换回来的时候需要重新加载shader.我们看一下cocos2dx原生的shader处理方式,我

(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

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