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

https://blog.csdn.net/cool1949/article/details/6649429 方法一:    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 方法二: 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

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.

今天在简书,上看到了一个 bmp转jpg的代码,便记录一下. # coding:utf-8 import os from PIL import Image # bmp 转换为jpg,灰度图转RGB def bmpToJpg_grayToRGB(file_path): for fileName in os.listdir(file_path): print(fileName) newFileName = fileName[0:fileName.find(".bmp")]+".j

(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

原理 直方图均衡化是一种通过使用图像直方图,调整对比度的图像处理方法:通过对图像的强度(intensity)进行某种非线性变换,使得变换后的图像直方图为近似均匀分布,从而,达到提高图像对比度和增强图片的目的.普通的直方图均衡化采用如下形式的非线性变换: 设 f 为原始灰度图像,g 为直方图均衡化的灰度图像,则 g 和 f 的每个像素的映射关系如下: 其中,L 为灰度级,通常为 256,表明了图像像素的强度的范围为 0 ~ L-1; pn 等于图像 f 中强度为 n 的像素数占总像素数的比例,即原

############################################################################################# ############################图片预处理以及图片裁剪########################################### #########################################################################

比如你在mnist的prototxt中定义图输入是单通道的,也就是channel=1,然后如果直接调用classify.py脚本来测试的话,是会报错,错误跟一下类似. Source param shape is 128 3 32 32; target param shape is 128 1 32 32. 意思就是网络要求输入是1 channel,而你读入的数据是3 channels. 即使你再调用这个脚本之前,已经把图转换成灰度图了,也是不行. 那是因为caffe.io.load_image读

import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline im=plt.imread('../lena.jpg', pyplot.cm.gray) plt.imshow(im) imread()中,第一个参数当然是图像路径和名称,第二个参数设置的是灰度图显示.默认是彩色图,或者把灰度图通过colormap转成彩色图显示.具体可以见下面链接里的, Colormaps选项,可以设置你选者那种colormap方式其实. m

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

转载:https://www.jianshu.com/p/8f96318a153f matplotlib库的教程和使用方法此处就不累赘了,网上有十分多优秀的教程资源.此处直接上代码: def demo(): # 读取图片 training_x, training_y, test_x, test_y = dataset.load_mnist_data(1000, 100) im = training_x[0] # 绘画灰度图的四种方法 plt.subplot(221); plt.imshow(im

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

  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

//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

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

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

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

目录 灰度图定义 灰度图优点 RGB转灰度算法(OpenCV3) 量化 算法公式 OpenCV自带函数实现 综合比较 灰度图定义 对于单色(灰度)图像而言,每个像素的亮度用一个数值来表示,通常数值范围在0到255之间,0表示黑.255表示白,其它值表示处于黑白之间的灰度. 灰度图优点 我们在进行很多图像的操作时,如果是彩色的 256 色图,由于图象处理后有可能会产生不属于这 256 种颜色的新颜色. RGB转灰度算法(OpenCV3) 量化 我们知道,自然界中的所有颜色都可以由红.绿.蓝(R,G

对灰度图进行彩色化是数据可视化中常见的需求,使用d3在客户端比较容易实现,本文使用d3生成图片,并显示: 代码如下: 代码中首先下载数据文件,然后设定d3的色带信息,生成一个空白的canvas元素,并对元素的,通过d3插值颜色,给每个点设定颜色信息,并显示出来: d3.request("data/geos/current/" + IdwPro[options.pro].file) .responseType("arraybuffer") .response(func