1.RGB通道:R红色,G绿色,B蓝色:R.G.B各占一个字节,取值范围在0—255:可代表的颜色数256*256*256==2^24 黑色区域是:R=G=B=0;   白色区域是:R=G=B=255;  黄色:R=G=255,B=0: decompose3 (Image, Image1,Image2, Image3)  *将一个三通道图像转换成3个通道的图像          2.  hsv通道: 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色,如红色.黄色等,取0-360: 饱和度(S)是指

  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

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/82718375 --------------------------------------------------------------------------------------------- opencv读取彩色图片:BGR,(h,w,c) 例如: cv2.imread(‘test.jpg’) Skimage读彩色图片:RGB,(h,w,c) 例如: from skimag

把彩色图片转换为灰色的图片,直接用.net接口遍历每个像素点转换的效率非常低,800K的图片65万像素我的电脑要用5分钟,而用了unsafe,速度提高了几千倍,同样的图片只用了0.几秒 附一个常用的遍历像素点转换的代码 构造函数 public Tphc() { InitializeComponent(); this.pictureBox1.ImageLocation = "F:\\黑色头发.jpg"; } 按钮单击事件 private void button3_Click(object

今天这篇文章是要修改之前的一个错误,前面我写过一篇基于FPGA的串口发送图片数据至VGA显示的文章,最后是显示成功了,但是显示的效果图,看起来确实灰度图,当时我默认我使用的MATLAB代码将图片数据转化后是灰度图片,直到前一阵我才发现,其实并不是这样.MATLAB代码转化出来的图片数据就是8位的彩色图片数据,只不过当数据小于16'h10时,MATLAB生成的数据便是A.B.E,但是串口调试助手会怎么识别呢!如下图(前方多图高能) 这是我发送的十六进制为0的数据,而串口却显示发送的是FF,显然数据

动态将彩色图片动画过渡到黑白图片的BlackAndWhiteView 效果如下: BlackAndWhiteView.h 与 BlackAndWhiteView.m // // BlackAndWhiteView.h // BlackAndWhiteView // // Created by YouXianMing on 14-10-4. // Copyright (c) 2014年 YouXianMing. All rights reserved. // #import <UIKit/UIKi

首先上切图的代码 /** * 图片剪裁 * @param x 距离左上角的x轴距离 * @param y 距离左上角的y轴距离 * @param width 宽度 * @param height 高度 * @param sourcePath 图片源 * @param descpath 目标位置 */ public static void imageCut(int x, int y, int width, int height, String sourcePath, String descpath

//将一张彩色图片转成灰度图: //////////////////////////// #include<cv.h> #include<cvaux.h> #include<highgui.h> #include<ml.h> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { IplImage *src=0; src=cvLoadImage("

前言: 书到用时方恨少 正文: 边缘提取技术一直都有接触,最通用的莫过于拉普拉斯,sobel几个算子,两个算子都可通过简单的模板运算进行,而现在比较好的一个边缘提取技术是canny,文章中我是用的canny函数参考:https://github.com/azikk/canny-with-CImg 不再另加描述. 需要注意的是↑这个算法计算过后的边缘特征图片的大小常和宽都-6,减去了中间sobel滤波器的大小. 使用边缘提取技术因为噪声.提取函数本身缺陷等原因,可能出现离散的不连续的点,而不是一条

这篇笔记,仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识,不对公式进行推倒. 前言: 这篇论文介绍的是,如果快速的找到的可能是物体目标的区域,不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度对找到图片中,可能的区域目标,减少目标碎片,提升物体检测效率. 下面是这篇文章的笔记: 介绍及引言: 图片是分层次的,比如下图中a: 沙拉和匙在沙拉碗里,而碗又在桌子上,另外桌子和木头有关或者说桌子和桌子上的所有东西有关.所以图片中的目标是有层次的. 图片分割应该按层次来,也不存在使用单个策略这样通用