通过看网上各种大牛的总结,和自己亲身测试总结一下Java图片的灰度处理方法 (1)我们熟知的图片中的像素点有RGB值. (2)图片灰度化的方式大概分为四种,第一种是最大值法(取颜色RGB中的最大值作为灰度值):第二种是最小值法(取颜色RGB的最小值作为灰度值):第三种是均值法(取颜色的RGB的平均值作为灰度值):第四种是加权法灰度化(怎么加权最合适,效果最好,百度百科说的很全面). (3)废话不多说,记录一下我按照上述四种方法实现的效果和代码: 原图 按照上述四种方式分别灰度化后的效果如下面四图

概要 本文主要介绍了灰度化的几种方法,以及如何使用Java实现灰度化.同时分析了网上一种常见却并不妥当的Java灰度化实现,以及证明了opencv的灰度化是使用“加权灰度化”法 24位彩色图与8位灰度图 首先要先介绍一下24位彩色图像,在一个24位彩色图像中,每个像素由三个字节表示,通常表示为RGB.通常,许多24位彩色图像存储为32位图像,每个像素多余的字节存储为一个alpha值,表现有特殊影响的信息[1]. 在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值

转载:http://www.chinasb.org/archives/2013/01/5053.shtml 1: package org.chinasb.client; 2: 3: import java.awt.Color; 4: import java.awt.image.BufferedImage; 5: import java.io.File; 6: import java.io.IOException; 7: 8: import javax.imageio.ImageIO; 9: 10

一直以来对Java的图形处理能力表无力,但好像又不是那么一回事,之前用PHP做过一些应用,涉及到验证码的识别,其中有个图片二值化的步骤,今天换成Java来实现下 在java的扩展包javax.imageio中为我们提供了一个类叫ImageIO,这个类提供了一些执行简单编码和解码的静态便捷方法,具体说明大家可以翻下API看看 下面来说下关于图片二值化的原理: 1.首先要获取每个像素点的灰度值. 2.定义一个阀值. 3.将每个像素点的灰度值和它周围的8个像素点的灰度值相叠加再除以9,然后和阀值进行比

package com.cy.thumb; import java.awt.Rectangle; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; im

package utils; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import javax.imageio.ImageIO; import javax.swing.ImageIcon; public class TestMainPNG{ public static void main(String[] args) throws Exception{ Buffer

//图片进行灰度处理 //originalImage为原图像 返回灰度图像 private Bitmap GrayImage(Bitmap originalImage) { ImageAttributes imageAttributes = new ImageAttributes(); , }, , }, , }, , , , , }, , , , , } }; ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(matrix); imageAttributes.

/*在研究Java实现将一张图片转成字符画的时候,发现将图像转化字符串是根据照片的灰度采用不同的字符画出来,形成一个灰度表.于是就研究了下关于灰度值这个东西,于是跳了一个大坑...因为鄙人用的ubuntu,所以我的代码路径会有所不同.直接贴出原博文代码.故事的开始是这样的...*/ 1.关于Java实现将一张图片转成字符画(原文地址:http://blog.csdn.net/zhouli_05/article/details/7913263) 怎么样用Java实现将一张图片转成字符画?? 输入:

Python中有专门的图像处理技术比如说PIL,可以对验证码一类的图片进行二值化处理,然后对图片进行分割,进行像素点比较得到图片中的数字.这种方案对验证码的处理相对较少,运用相对普遍,很多验证码图片可以通过这个方式得到识别,当然还需要一部分的降噪处理. 什么是图片二值化处理:简单也就是把一张五颜六色的验证码处理成一张只由黑白构成的验证码,这个是为了方便后期我们和保存的黑白单一数字.字母进行像素点比较. 什么是降噪处理:简单的解释就是把验证码中的干扰去掉一部分,降噪不可能完全降,但是可以处理一大部

前言 本博客写于2017/08/11, 博主非专业搞安卓开发, 只是工作的需要倒腾了下Android NDK相关的开发, 博文中有什么不正确.不严格的地方欢迎指正哈    本文后续也许还会有删改, 就这样. 一.工具.开发环境 博主的操作系统是Windows 10 x64位,虽然感觉Windows 7更适合用来搞开发, 但是用着Win 10也是挺好使的(没必要在操作系统上有很大纠结,Win 10和Win 7都可以). 1.搭建并测试JAVA开发环境 首先要搭建Java开发环境,Java开发环境的

1.爬取数据后使用哪个数据库存储数据的,为什么? - 2.你用过的爬虫框架或者模块有哪些?优缺点? - 3.写爬虫是用多进程好?还是多线程好? - 4.常见的反爬虫和应对方法? - 5.需要登录的网页,如何解决同时限制ip,cookie,session - 6.验证码的解决? - 7."极验"滑动验证码如何破解? - 8.爬虫多久爬一次,爬下来的数据是怎么存储? - 9.cookie过期的处理问题? - 10.动态加载又对及时性要求很高怎么处理? - 11.HTTPS有什么优点和缺点?

做嵌入式项目的时候,涉及到YUV视频格式到RGB图像的转换,虽然之前有接触到RGB到都是基于opencv的处理,很多东西并不需要我们过多深入的去探讨,现在需要完全抛弃现有的算法程序,需要从内存中一个字节一个字节的处理,这就涉及到各个视频格式和图片格式是如何存储的.看了网上的很多资料,一下资料帮助蛮大. YUV资料整理: http://www.fourcc.org/yuv.php    YUV和RGB的分析 http://www.cnblogs.com/azraelly/archive/2013/

预备实现功能: 1.读取bmp文件 2.保存bmp文件 3.对bmp图片进行放大.缩小 4.对bmp图片进行灰度化 5.对bmp图片进行旋转 bmp文件格式非常简单,对于我这种初学者来说减少了不少不必要麻烦,故选择写一个处理bmp格式的工具.因为之前自学python一直没有动手,所以语言选择python. 第一步.熟悉bmp文件格式,完成bmp文件的解析.生成 参考了如下博客  1.http://blog.csdn.net/lanbing510/article/details/8176231 2

在今年泰迪杯A题电商中图片的文字识别这道题中,我们先用了一种很笨的办法来分割字符. 首先对图片进行灰度化,然后二值化,这里的二值化要选择一个合适的阈值.然后我们进行轮廓的提取,计算轮廓最小矩形的面积,若面积过大,则认为这个是背景图片,若面积过小,则认为是噪点.这种方法有一个弊端,就是文字有大有小,大的文字也有可能会被当成背景,小的标点也可能会被当成噪点. 代码如下: 实现了读入一张图片,进行灰度化,二值化,分割字符,输出字符.jpg到指定位置,以及输出字符最小矩形的坐标. const strin

1.cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)  # 找出图像中的角点 参数说明:gray表示输入的灰度图,2表示进行角点移动的卷积框,3表示后续进行梯度计算的sobel算子的大小,0.04表示角点响应R值的α值 角点检测:主要是检测一些边角突出来的点,对于A和B这样的面上的点而言,一个卷积框在上面移动,框中的基本像素点不发生变化, 对于像C和D边界点,只有x或者y轴方向上的平移,像素框内的像素会发生偏移,而对于E和F这样的角点而言,不管是像x轴或者向y轴平移,像素框内

pillow是Python平台事实上的图像处理标准库.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用. 所以我们使用它在环境里做图像的处理. 第一步 下载pillow #运行命令 pip install pillow 第二部 编写代码 1>创建一个类,初始化并为类添加属性 我们可能需要的属性有:验证码图片宽高,干扰点线数量,我们要出现多少个验证码等 2>随机生成背景颜色和字体颜色,在此建议将背景色生成范围定为浅色(0-120),字体色为深色(120-255)易于人眼识别 3>创建画布并依次画

http://my.cnki.net/elibregister/CheckCode.aspx每次刷新该网页可以得到新的验证码进行测试 以我本次查看的验证码图片为例,右键保存图片为image.jpg 下面用代码来对该图片验证码进行识别: #!usr/bin/env python # coding:utf-8 import tesserocr from PIL import Image image = Image.open(r'C:\Users\fengyun\Desktop\image.jpg')

转自:http://www.cnblogs.com/silence-hust/p/4465354.html 做嵌入式项目的时候,涉及到YUV视频格式到RGB图像的转换,虽然之前有接触到RGB到都是基于opencv的处理,很多东西并不需要我们过多深入的去探讨,现在需要完全抛弃现有的算法程序,需要从内存中一个字节一个字节的处理,这就涉及到各个视频格式和图片格式是如何存储的.看了网上的很多资料,一下资料帮助蛮大. YUV资料整理: http://www.fourcc.org/yuv.php    YU

本博文IDE为vs2013 OpenCV2.49 话不多说,先看视频演示(20S演示): 例如以下: https://v.youku.com/v_show/id_XMjYzMzkxMTYyMA==.html?spm=a2h0w.8278793.2736843.4#paction 程序截图例如以下: 怎样来用OpenCV来实现能. 以下给出OpenCV实现人脸检測的一般步骤: 1.载入人脸检測器 2.开启摄像头 3.对图片进行灰度处理(事实上能够不处理,上图中原图的标题栏就是未进行灰度处理进行的检

识别图片 #coding=utf-8 import requests,cv2 import re import os import bs4 #2.读取图片 filename = 'E:/Python/Crawler/faces/face7.jpg' image = cv2.imread(filename) #3.加载人脸模型 级联分类器 face_moel = cv2.CascadeClassifier('E:/Python/Crawler/faces/facemodel.xml') #4.对图

现在很多场景需要使用的数字识别,比如银行卡识别,以及车牌识别等,在AI领域有很多图像识别算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别. 由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老古董的机子上运行,故研究了如下几个数字识别方案: ocr 识别的不同选择方案 tesseract 放弃:谷歌的开源tesseract ocr识别目前最新版本不支持xp系统 云端ocr 识别接口(不适用) 费用比较贵: 场景不同,我们的需求是可能毫秒级别就需要调用一次ocr 识别