opensharp 灰度最大值

使用FSharp 探索Dotnet图像处理功能2--均衡灰度

重新捡起大学里的图像处理,好像之前什么都没学到,但是我为什么还留着这本书呢?嘿嘿. 看到均衡灰度处理,上来就是积分,概率分布的公式,头微微的有点疼.网上看了点介绍,隔天再拿起书本,总算有了点眉目.简而言之,就是将灰度直方图的概率分布进行面积不变的拉伸,使图像有更好的显示效果. 其实进行的操作也很少 1.计算灰度值的出现概率. 2.将灰度值进行排序,并累进递加. 3.将累进递加的值映射到0-255的范围中.这时就有了一个原灰度与新灰度的一个对应关系.公式是 Y = (int)(C * p + 0.

Python综合应用：教你用字符打印一张怀旧风格的照片

1. 前言第一次在学校机房里见到计算机,还是上古时期.计算机型号大概是LASER-310吧,有点记不清了.那会儿,显示器还是单色的,只能显示文本,每行最多显示80个字符.想看图片,印象中只能用针式打印机打印在两侧穿孔的宽行打印纸上,每个像素用一个字符表示,不同的字符代表不同的灰度,就像下图这个样子.有没有感觉到浓郁古风呢?其实,随便一张照片,十几行Python代码,你也可以打印出这样的效果,还可以保存成文件.下面,我就一步一步地演示一下. 2. 打开图片,转为灰度模式 Python用于图像处理的

无聊读论文：视觉注意力模型RARE2012

Riche, N., Mancas, M., Duvinage, M., Mibulumukini, M., Gosselin, B., & Dutoit, T. (2013). RARE2012: A multi-scale rarity-based saliency detection with its comparative statistical analysis. Signal Processing: Image Communication, 28(6), 642–658. https

java实现图像灰度化

/*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:

【转】图像灰度化方法总结及其VC实现

转载自: http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915754 最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题.本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出实现的C代码. 在进行视频流目标识别与跟踪时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像

Atitit 图像处理灰度图片灰度化的原理与实现

Atitit 图像处理灰度图片灰度化的原理与实现 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,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255[2].这样就得到一幅图片

【转】从RGB色转为灰度色算法

----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

[转载+原创]Emgu CV on C# （二） —— Emgu CV on 灰度化

本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出Emgu CV实现的代码. 一.灰度化原理及数学实现(转载自——<图像灰度化方法总结及其VC实现> 该篇文章使用opencv实现,后面附有代码,可以好好学习一下,比我写的好\(^o^)/~) 图像处理时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像进行灰度化,这是因为黑白照片数据量小,相比彩照更易实现实时算法,另一方面黑白照片是由未处理的光线所形成的照片,因此从图像处理学角度来看,这种未经特殊滤光处理的图片所涵盖的信息更有价值. 目前,在图像

Java图像灰度化的实现过程解析

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

delphi实现图象灰度处理的3种方法

灰度处理的方法主要有如下3种: 1.最大值法:使R.G.B的值等于3值中最大的一个,即: R=G=B=max(R,G,B) 最大值法会使形成高亮度很高的灰度图象 var bitmap:tbitmap; i,j:integer; a,b,c,crgb,temp:longint; res:byte; begin //最大值灰度处理方法 bitmap:=tbitmap.Create; bitmap.Width:=image1.Width+1; bitmap.Height:=image1.Heigh

Opencv实现图像的灰度处理，二值化，阀值选择

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

从RGB色转为灰度色算法

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

基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法。

因未测试其他作者的算法时间和效率,本文不敢自称是最快的,但是速度也可以肯定说是相当快的,在一台I5机器上占用单核的资源处理 3000 * 2000的灰度数据用时约 20ms,并且算法和核心的大小是无关的,即所谓的o(1)算法. 在实现本算法之前,也曾经参考何凯明在暗通道去雾时提出的一篇参考论文中的算法: STREAMING MAXIMUM-MINIMUM FILTER USING NO MORE THAN THREE COMPARISONS PER ELEMENT ,这篇文章所描述的过程也是o(

SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法。

因未测试其他作者的算法时间和效率,本文不敢自称是最快的,但是速度也可以肯定说是相当快的,在一台I5机器上占用单核的资源处理 3000 * 2000的灰度数据用时约 20ms,并且算法和核心的大小是无关的,即所谓的o(1)算法. 在实现本算法之前,也曾经参考何凯明在暗通道去雾时提出的一篇参考论文中的算法: STREAMING MAXIMUM-MINIMUM FILTER USING NO MORE THAN THREE COMPARISONS PER ELEMENT ,这篇文章所描述的过程也是o(

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配（单目标匹配和多目标匹配）1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMaxLoc(找出矩阵最大值和最小值的位置(x,y)) 3.cv2.rectangle(在图像上画矩形)

1. cv2.matchTemplate(src, template, method) # 用于进行模板匹配参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret) # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位