RGB转灰度近似计算

RGB转灰度图的几种算法

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

【CNN】--- 卷积过程中RGB与灰度的区别

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/hacker_Dem_br/article/details/88786661 RGB image 输入的图像有RGB3个channel,假设有100个filter,输出的就有100个feature map,而不是300个.因为输出的个数依然是卷积核的个数100,只不过输出时是对RGB三个通道的加和操作 Grayscale(灰度) image

MATLAB图像uint8,uint16,double, rgb转灰度解释

1.uint8,uint16与double 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像.matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)运算. 概括:uint8,uint16--存储,显示 double---计算数据处理 2.转换 I = rgb2gray(imread(‘dog2.jpg')); %把图像变为灰度图像 f = im2double(I); % 灰度图转doubl

图像处理基础---RGB图灰度图索引图调色板

(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

RGB转灰度的几种算法

这里我用的摄像头是OV2640,这款摄像头的像素是200万.通过对摄像头拍摄图像的进行图像的转化,先把图像的格式转化为RGB565,然后在进行灰度的转化,最后进行二值化处理,设定阈值,进行二值化的处理,通过设置二值化的位数可以提高二值化的精度,使二值化的效果更加清晰,我用的OV2640可以对焦距进行调节,这样的话,可以使拍摄的图像的效果更加完善.大家可以根据自己的摄像头进行设置.我看了飞思卡尔的K60带的摄像头山外鹰眼OV7725,他带的摄像头可以通过硬件进行二值化(硬性二值化)的处理,效果非常

rgb转灰度 RGB To Gray php Adobe RGB (1998) [gamma=2.20]

<?php /** * Date: 2016/10/24 * Time: 0:52 */ // Gray = (R^2.2 * 0.2973 + G^2.2 * 0.6274 + B^2.2 * 0.0753)^(1/2.2) $size = getimagesize('png.png'); $res = imagecreatefrompng('png.png'); for ($i = 0; $i < $size[1]; ++$i) { for ($j = 0; $j < $size[0

图像处理之常用颜色RGB、灰度值

128/0/0 深红 255/0/0 红 255/0/255 粉红 255/153/204 玫瑰红 153/51/0 褐色 255/102/0 桔黄 255/153/0 浅桔黄 255/204/0 金色 255/204/153 棕黄 51/51/0 橄榄绿 128/1

常用颜色RGB、灰度值

128/0/0 深红 255/0/0 红 255/0/255 粉红 255/153/204 玫瑰红 153/51/0 褐色 255/102/0 桔黄 255/153/0 浅桔黄 255/204/0 金色 255/204/153 棕黄 51/51/0 橄榄绿 128/1

【python】RGB图片到灰度图的转换

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.

html5中canvas的使用获取鼠标点击页面上某点的RGB

1.html5中的canvas在IE9中可以跑起来.在IE8则跑不起来,这时候就需要一些东西了. 我推荐这种方法,这样显得代码不乱.  需要谷歌的一个html5.js的文件即可. 注意:必须插入在<head></he

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:

S0.2 灰度图

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

Python如何将RGB图像转换为Pytho灰度图像？

我正尝试使用matplotlib读取RGB图像并将其转换为灰度.在matlab中,我使用这个: 1 img = rgb2gray(imread('image.png')); 在matplotlib tutorial中他们没有覆盖它.他们只是在图像中阅读 1 2 import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread('image.png') 然后他们切片数组,但是这不是从我所了解的将RGB转换为灰度. 1 lum_img = img[:,:,0]

atitit.验证码识别step4--------图形二值化灰度化

atitit.验证码识别step4--------图形二值化灰度化 1. 常见二值化的方法原理总结 1 1.1. 方法一:该方法非常简单,对RGB彩色图像灰度化以后,扫描图像的每个像素值,值小于127的将像素值设为0(黑色),值大于等于127的像素值设为255(白色). 1 1.2. 方法二:最常见的二值处理方法是计算像素的平均值K, 2 1.3. 方法三:使用直方图方法来寻找二值化阈值, 2 1.4. 方法四:使用近似一维Means方法寻找二值化阈值,(推荐) 3 2. 使用类库imagei

python实现RGB转化为灰度图像

问题: 我正尝试使用matplotlib读取RGB图像并将其转换为灰度.在matlab中,我使用这个: 1 img = rgb2gray(imread('image.png')); 在matplotlib tutorial中他们没有覆盖它.他们只是在图像中阅读 1 2 import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread('image.png') 然后他们切片数组,但是这不是从我所了解的将RGB转换为灰度. 1 lum_img = img[:,:

基于RGB与HSI颜色模型的图像提取法

现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像.对其主要通过HSI转换.分量色差等技术来提出目标. RGB分量灰度化: RGB可以分为R.G.B三分量.当R=G=B即为灰度图像,很多时候为了方便,会直接利用某个分量来进行灰度化,如下图所示: 上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白:同样地G分量草地较淡,B分量天空较淡.其他部分如灰黑色马路则相差不多.实际中,我们可以根据需求有选择地选择分量. RGB分量差灰度化: 有时候我们的要求是从图像中提取某种颜色区域,那么最简单的方法就是采用RGB色差. 例

ue4读取灰度图生成三维地形mesh

转自:https://www.cnblogs.com/gucheng/p/10116857.html 新建ue c++工程. 在Build.cs中添加"ProceduralMeshComponent"模块. 在 uproject中添加"ProceduralMeshComponent"模块. 创建材质,传入grass贴图导入灰度图资源创建继承自Actor的类 ATerrainCreateActor,并创建蓝图类对象将蓝图对象拖入场景,设置其灰度贴图参数.Z值缩放

Inkscape svg彩色图转灰度图

操作: Ctrl+A 全选所有对象, 然后使用滤镜渲染成灰度图, 至于这个RGB比值, 看个人需求, 标准情况下rgb2gray是0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B 原始RGB图灰度图补: 如若只想快速预览灰度图的效果, 可View(视图) -> Color display mode(色彩显示模式) -> Gray(灰度)

python 读取并显示图片的两种方法

在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png')

python数字图像处理（4）：图像数据类型及颜色空间转换

一.图像数据类型及转换在skimage中,一张图片就是一个简单的numpy数组,数组的数据类型有很多种,相互之间也可以转换.这些数据类型及取值范围如下表所示: Data type Range uint8 0 to 255 uint16 0 to 65535 uint32 0 to 232 float -1 to 1 or 0 to 1 int8 -128 to 127 int16 -32768 to 32767 int32 -231 to 231 - 1 一张图片的像素值范围是[0,255],

RGB转灰度近似计算

热门专题