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搜索关键字:彩色图像    ( 234个结果
OpenCV转为灰度图像 & 访问像素方法
cvtColor(src, dst, CV_RGB2GRAY); 可转为灰度图像。 彩色图像像素访问:image.at<Vec3b>(i, j)[0],image.at<Vec3b>(i, j)[1],image.at<Vec3b>(i, j)[2]。 灰度图像像素访问:image.at<uchar ...
分类:其他好文   时间:2017-11-25 18:26:20    阅读次数:182
Opencv利用Mat访问像素值
如果是采用Mat形式存储,想要访问灰度图像的灰度值,可以采用如下方法: 如果是彩色图像,采用如下方法: 说明: 其中gray_value中存放灰度值,image是读入的图像,i表示行,j表示列; color_value中存放彩色像素值,iamge是读入的图像,i表示行,j表示列,k表示通道,即R、G ...
分类:其他好文   时间:2017-11-10 16:58:28    阅读次数:171
PS入门笔记
数字图像的种类: 二值图像:图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。 灰度图像,也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。0-255之间表示不同的灰度级。 彩色图像:每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成,一个为红色,一个为绿色,另 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-27 11:31:40    阅读次数:175
opencv(2)绘图
绘制直线 函数为:cv2.line(img,Point pt1,Point pt2,color,thickness=1,line_type=8 shift=0) 有值的代表有默认值,不用给也行。可以看到这个函数主要接受参数为两个点的坐标,线的颜色(彩色图像的话颜色就是一个1*3的数组) 绘制矩形 函 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-16 22:15:21    阅读次数:227
opencv 彩色图像分割(inrange)
灰度图像大多通过算子寻找边缘和区域生长融合来分割图像。 彩色图像增加了色彩信息,可以通过不同的色彩值来分割图像,常用彩色空间HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用于分割! 笔者主要介绍inrange() 来划分颜色区域。先看看OpenCV的文档: C++: void inRange(Input ...
分类:其他好文   时间:2017-10-11 23:42:42    阅读次数:273
cvtColor()学习
将图像从一个颜色空间转换为另一个。 该函数将输入图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。在从RGB颜色空间转换的情况下,应明确指定通道的顺序(RGB或BGR)。请注意,OpenCV中的默认颜色格式通常称为RGB,但实际上是BGR(字节相反)。因此,标准(24位)彩色图像中的第一个字节将为8位蓝色分量 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-01 23:03:53    阅读次数:397
基于FPGA的RGB565_YCbCr_Gray算法实现
前面我们讲了基于FPGA用VGA显示一副静态图片,那么接下来我们就接着前面的工程来实现我们图像处理的基础算法里最简单的一个那就是彩色图像转灰度的实现。 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCb ...
分类:编程语言   时间:2017-08-21 13:24:42    阅读次数:249
opencv学习之路(20)、直方图应用
一、直方图均衡化--equalizeHist() 注意:红色部分为均衡化的主要代码 彩色图像直方图均衡化 二、直方图对比 三、反向投影 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-20 22:27:19    阅读次数:208
OpenCV读写操作
OpenCV读取一副图片 imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR ); 参数1.文件名(路径与文件名,如果文件在目录中可以直接使用文件名即可) 参数2.读取方式 flags > 0 返回一个3通道的彩色图像 flags = 0 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-19 23:44:13    阅读次数:267
matlab彩色图像插值
软件是MATLAB R2014b 使用的是matlab中已有的函数imresize(); 彩色图像分别对R、G、B三个通道进行插值,之后融合。【imresize函数不用,可以直接插值】 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-05 18:54:54    阅读次数:158
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