图像灰度化

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图像灰度化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1彩色图,灰度图,单色图

灰度图是指只含亮度信息,不含色彩信息的图像。灰度化处理是把含有亮度和色彩的彩色图像变化成灰度图像的过程。 图像灰度化处理一般采用以下三种算法: 平均值法: f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3 最大值法: f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j)) 加权平均值法:f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)

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2 图像灰度化opencv

 1 #include <opencv2/opencv.hpp>
 2 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
 3 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>    
 4 
 5 using namespace cv;
 6 
 7 int main()
 8 {
 9     //读取图片(使用图片的绝对路径)
10     Mat src = imread("D://a3.png");//mat是matrix的缩写,表示src的数据类型是矩阵类型的 
11     //显示图片
12     imshow("原图", src);
13 
14     //显示灰度图
15     Mat Gray;
16     cvtColor(src, Gray, COLOR_BGR2GRAY);//注释一
17     imshow("灰度图", Gray);
18 
19     
20 
21     //进行均值滤波
22     Mat dstImage1;
23     blur(src, dstImage1, Size(7, 7));//注释二
24 
25     //模糊操作显示效果图
26     imshow("均值滤波【效果图】", dstImage1);
27 
28     //不加此语句图片会一闪而过
29     waitKey(0);
30 
31     return 0;
32 }

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注释一:

 

. InputArray src: 输入图像即要进行颜色空间变换的原图像,可以是Mat类
. OutputArray dst: 输出图像即进行颜色空间变换后存储图像,也可以Mat类
. int code: 转换的代码或标识,即在此确定将什么制式的图片转换成什么制式的图片
. int dstCn = 0: 目标图像通道数,如果取值为0,则由src和code决定
cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY); //将图像转换为灰度图

cvtColor(srcImage, HSVImage, COLOR_BGR2HSV); //将图像转换为HSV图

注释二:

blur的作用是对输入的图像src进行均值滤波后用dst输出。

函数原型:
C++: void blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT )

参数详解如下:
第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的,且可以处理任意通道数的图片,但需要注意,待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,需要和源图片有一样的尺寸和类型。比如可以用Mat::Clone,以源图片为模板,来初始化得到如假包换的目标图。
第三个参数,Size类型(对Size类型稍后有讲解)的ksize,内核的大小。一般这样写Size( w,h )来表示内核的大小( 其中,w 为像素宽度, h为像素高度)。Size(3,3)就表示3x3的核大小,Size(5,5)就表示5x5的核大小
第四个参数,Point类型的anchor,表示锚点(即被平滑的那个点),注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话,就表示取核的中心为锚点,所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。
第五个参数,int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT,我们一般不去管它。

以上是关于图像灰度化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

图像灰度化用啥函数

急求灰度图像LBP特征提取matlab源代码

fpga图像处理(灰度化)

《OpenCV:灰度图像阈值化分割常见方法总结及VC代码》

Python灰度图像彩色化

写一段代码画出一个图像的灰度直方图(不能用MATLAB自带的imhist函数),并作直方图均衡化处理。