图像直方图（histogram）是图像的统计学特征，常用于了解图像的基本特征以便分析。不过图像的直方图不具有空间特征。 图像的灰度直方图（histogram），就是将图像转化成灰度图像之后，统计各个像素点的灰度值，绘制成直方图，其横轴是灰度值（0，255），纵轴是该灰度值所对应的像素的数目 ...

Java基于opencv实现图像数字识别(三)—灰度化和二值化 一、灰度化 灰度化：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值；因此，灰度图像每个像素点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。一般常用的是加权平均法来求像素点 ...

一、图像二值化基本原理：对灰度图像进行处理，设定阈值，在阈值中的像素值将变为1（白色部分），阈值为的将变为0（黑色部分）。 二、图像二值化处理步骤： （1）先对彩色图像进行灰度化 （2）对灰度图进行二值化 三、demo 四、效果： ...

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 ...

老实了解了灰度化的原理： 灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 可以通过下面几种方法，将图像转换为灰度： 1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数方法：Gray=(R*30+G ...

原文地址:http://www.cnblogs.com/gdjlc/archive/2013/03/05/2943801.html ...

我这里使用的是opencv3.0。0的版本，运行环境为vs2013 实现代码 #include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2\imgproc ...

https://blog.csdn.net/johinieli/article/details/69389980 笔者小白在神经网络训练好然后进行手写数字的图片预测的时候碰到了这样的问题。 利用python如何读取、保存、二值化、灰度化图片呢?如何利用opencv来处理图片呢？ 先说 ...