在圖像處理中，用RGB三個分量（R：Red，G：Green，B：Blue），即紅、綠、藍三原色來表示真彩色，R分量，G分量，B分量的取值范圍均為0~255，比如電腦屏幕上的一個紅色的像素點的三個分量的值分別為：255，0，0。 像素點 像素點是最小的圖像單元，一張圖片由好多的像素點構成，下圖 ...

寫在前面的話 老式黑白電視只有一個通道的圖像數據，通過灰度值在黑白電視上顯示灰度圖像，即圖像的亮度，是Y通道數據。 后來出現了彩色電視，為了兼容老式黑白電視，使用YCrCb（YUV）方式傳輸圖像。 如下分析一下彩色圖像轉成灰度圖的方法和原理。 彩色圖和灰度圖說明 彩色圖像 ...

　　灰度圖像上每個像素的顏色值又稱為灰度，指黑白圖像中點的顏色深度，范圍一般從0到255，白色為255，黑色為0。所謂灰度值是指色彩的濃淡程度，灰度直方圖是指一幅數字圖像中，對應每一個灰度值統計出具有該灰度值的象素數。 　　灰度就是沒有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一個二值灰度圖象 ...

簡介：圖像二值化就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現出明顯的黑白效果的過程。 一、普通圖像二值化 代碼如下： 運行結果： 注意： 1.全局閾值 ①OpenC的threshold函數進行全局閾值。其函數原型為：threshold(src ...

在數字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，圖像的二值化使圖像中數據量大為減少，從而能凸顯出目標的輪廓。 該函數的閾值操作屬於像素級的操作，在灰度圖中，每個像素都對應一個灰度值（0~255，0黑、255白），我們將閾值函數 threshold() 應用於圖像，圖像的灰度值與閾值進行比較 ...

Python圖像處理（一）【灰度化、二值化、灰度變換】1.灰度化1.1浮點算法1.2.整數算法1.3.平均值法1.4.移位法1.5.單通道法（只取綠色通道）2.二值化2.1.取中間閥值1272.2.取所有像素點灰度的平均值3.灰度變換3.1.反相3.2.將像素值變換到100~200之間3.3. ...

前幾天接觸了圖像的處理，發現用OPencv處理確實比較方便。畢竟是非常多東西都封裝好的。可是要研究里面的東西，還是比較麻煩的，首先，你得知道圖片處理的一些知識，比方腐蝕，膨脹，仿射，透射等，還有非常多算法，傅里葉。積分，卷積，頻譜，加權。 。。，反正我看了半天，是雲里霧里的。所以就想先就 ...

為加快處理速度,在圖像處理算法中,往往需要把彩色圖像轉換為灰度圖像,在灰度圖像上得到驗證的算法,很容易移植到彩色圖像上。24位彩色圖像每個像素用3個字節表示,每個字節對應着R、G、B分量的亮度(紅、綠、藍)。當R、G、B分量值不同時,表現為彩色圖像;當R、G、B分量值相同時,表現為灰度圖像,該值 ...