实现原理 1.1 RGB 转灰度值 首先，我们知道在 OpenGL 中颜色有4个通道RGBA，对于一般图片 A = 1.0。那还有3个通道需要处理 RGB。...而我们的字符画使用 1 个字符表示 1 块颜色，即我们需要将 RGB 三个通道进行某种处理(3个值)，让它们变为1个值，我们才能对应某 1 个字符。 上面所说的某种处理就是：RGB 值转换为灰度值。..., W); gl_FragColor = vec4(vec3(luminance), textureColor.a); } 通过上面的处理，我们就把 RGB 值转换为了灰度值，或者 shader...此时，RGB值均等于luminance。(后面直接使用RGB中任何一个值即可) 1.2 灰度值转字符 现在的灰度值范围为 [0,1.0]，我们将其量化为15个等级。 等级细分可根据需求自己确定。...Demo 地址 对于如何在 视频 中实现 字符画 效果，就变得很简单了，直接复用源码里面的 filter 就好了。
- https://blog.csdn.net/eastmount ---- 一.图像灰度化原理 像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。...假设某点的颜色由RGB(R,G,B)组成，常见灰度处理算法如表7.1所示： 表7.1中Gray表示灰度处理之后的颜色，然后将原始RGB(R,G,B)颜色均匀地替换成新颜色RGB(Gray,Gray,Gray...比如人类的眼睛感官蓝色的敏感度最低，敏感最高的是绿色，因此将RGB按照0.299、0.587、0.144比例加权平均能得到较合理的灰度图像，如公式7.1所示。...---- 二.基于OpenCV的灰度化处理 在日常生活中，我们看到的大多数彩色图像都是RGB类型，但是在图像处理过程中，常常需要用到灰度图像、二值图像、HSV、HSI等颜色，OpenCV提供了cvtColor...同样，可以调用 grayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV) 核心代码将彩色图像转换为HSV颜色空间，如下图所示。
,类名直译就是”颜色转换操作”。...顾名思义,它的作用就是将一个色彩空间(color space)的图像转换为另一个色彩空间的图像。有了这个神器我们就能轻易的将一张彩色图你像转换成灰度(gray)或其他色彩空间图像。...在仔细研究了BufferedImage的代码之后，才明白getRGB()只是BufferedImage为默认 RGB 颜色模型 (TYPE_INT_ARGB)提供的一个便利性封装。...还以前面图像转灰度举例，如果要从灰度图像中获取图像矩阵的字节数组,代码示例如下： /** * 获取灰度图像的字节数组 * @param image * @return...*/ public static byte[] getMatrixGray(BufferedImage image) { // 转灰度图像
色调颜色描述纯色，而饱和度值确定纯色范围强度，亮度描述纯色范围。最大饱和度位于中等灰度强度处。100% 饱和度的颜色会产生最纯的颜色，0% 饱和度会产生灰度。...它代表颜色的强度和圆锥体的半径。RGB 由等量的白光组成。当最大 RGB 分量减去最小 RGB 分量并除以最大 RGB 分量时，灰度强度被消除。因此，这种新颜色没有白光，饱和并且代表单一波长。...从 RGB 转换为 HSL 以及从 HSL 转换为 RGB 时，通过增加 HSL 颜色空间的饱和度，RGB 颜色变得更强。 RGB 转 HSL 色相、饱和度和强度元素控制更宽的颜色范围以实现图像增强。...HSL 转 RGB 视频颜色处理模块中实现的HSL-RGB颜色空间采用HSL到RGB转换算法，并采用标准Xilinx AXI4流接口进行设计，因此可以作为模块插入任何图像处理管道中。...HSL 到 RGB 模块将输入 HSL 转换为 RGB 颜色空间。该模块具有时钟和复位端口。iRGB端口由具有有效信号的红、绿、蓝RGB通道组成，用于将RGB像素转换为HSL像素。
通过像素矩阵可以直接获取ROI区域，如img[200:400, 200:400]。...---- 四.图像类型转换 在日常生活中，我们看到的大多数彩色图像都是RGB类型，但是在图像处理过程中，常常需要用到灰度图像、二值图像、HSV、HSI等颜色。...图像类型转换是指将一种类型转换为另一种类型，比如彩色图像转换为灰度图像、BGR图像转换为RGB图像。...同样，可以调用 ： grayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV) 核心代码将彩色图像转换为HSV颜色空间，如图所示。...RGB img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理 img_GRAY = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2GRAY
今天，我们来完成一个小玩意，将图片转成ASCII，最后使用Base64转换成灰色图。如，将图 转换成下图的模样。...: * * 灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色， * 其中R=G=B的值叫灰度值， * 因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值...* 由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低， * 因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。...: * * 灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色， * 其中R=G=B的值叫灰度值， * 因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值...* 由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低， * 因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。
在这里我想使用java的语法给大家介绍一下。 如何通过Mat获取到指定区域的像素。RGB，BGR，HSV，GRAY等格式数据的获取。...等彩色图像转换为GRAY灰色的时候，Mat的通道数就会被压制为单通道G了。...这个算法中RGB的各占比例。都是一个经验值。也就是说没有科学道理。纯粹经验出发调试出来的一个比例。 PS：所以有一个小常识，RGB转Gray，然后再Gray转换回RGB会出现色差。...就能够弄明白cvtColor中的各种转换了 Luv，Lab，HSV，RGB，BGR，HLS，YUV，GRAY等等的颜色转换其实都是针对我们的单像素中的通道值在处理。 单通道的，是Gray灰度图。...如果直接转Bitmap显示 将只会看到灰度图 } 我们如果想只想看到Mat中的红色通道的效果，而不是看灰度图。该怎么处理？
字符图案思路 我们都知道数字图片是一个二维图像，它使用一个有限的二维数组保存每个像素点颜色信息，这些像素点的颜色信息通常使用 RGB 模式进行记录。...遍历图片的像素点，获取每个像素点的颜色信息。 根据像素点的颜色信息，转换成灰度（亮度）信息。 把亮度信息转换成相应的字符。 输出字符图案，也就是打印二维字符数组。 2....表示所使用的颜色模型，所有的颜色模型可以在 Java doc - Image 文档中看到。...RGB 灰度计算 我们知道图片是由像素点组成的，每个像素点存储了颜色信息，通常是 RGB 信息，所以我们想要把每个像素点转换成字符，也就是把像素点中的 RGB 信息的灰度表达出来，不同的灰度给出不同的字符进行表示...输出字符图片 前期准备已经完成了，我们已经把图片进行了缩放，同时也知道了如何把图片中的每个像素点上的 RGB 信息转换成灰度值，那么我们只需要遍历缩放后的图片的 RGB 信息，进行灰度转换，然后选择对应的字符进行打印即可
这就是为什么在这篇文章中，着重于解释在Python中使用彩色图像的基本知识，它们的表示方式以及如何将图像从一种颜色表示转换为另一种颜色表示。 设定 在本节中，设置Python环境。...由于原始图像是彩色的，因此通常as_gray=True将其加载为灰度图像。另外，可以使用默认设置加载图像imread（加载RGB图像-在下一节中介绍），然后使用rgb2gray函数将其转换为灰度。...RGB 现在是时候使用颜色了。从RGB模型开始。简而言之，它是一种加法模型，其中将红色，绿色和蓝色（因此得名）的阴影以各种比例添加到一起，以再现各种颜色。...首先将图像从RGB转换为Lab并打印图像摘要： image_lab = rgb2lab(image_rgb / 255) 该rgb2lab函数假定RGB标准化为0到1之间的值，这就是为什么将所有值除以...scikit-image还包含将RGB或Lab图像转换为XYZ的功能。 可以在GitHub上找到用于本文的代码。
本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型，例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型，并介绍这几种模型之间的数学转换关系，以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数...RGB模型与YUV模型之间的转换关系如式所示，其中RGB取值范围均为0-255。 ?...常用的RGB模型转成灰度图的方式如式中所示。 ?...dst：转换颜色模型后的目标图像。 code：颜色空间转换的标志，如由RGB空间到HSV空间。常用标志及含义在表3-1中给出。...10 彩色图像转成灰度图像 COLOR_GRAY2BGR 8 灰度图像转成彩色图像（伪彩色） COLOR_BGR2YUV 82 RGB颜色模型转成YUV颜色模型 COLOR_YUV2BGR 84 YUV
load clown.mat 图像数组 X 和其关联颜色图 map 均加载至 MATLAB 工作区。map 是一个 81 RGB 向量矩阵。用 81 RGB 向量定义铜色调颜色图。...因为 GIF 文件不支持三维数据，所以应调用rgb2ind，使用颜色图map将图像中的 RGB 数据转换为索引图像A。...对于多帧 GIF 文件而言，A 可以是包含灰度图像或索引图像的 m×n×1×p 数组，其中 p 是写入帧的数量。这种情况不支持 RGB 图像。...8 位光栅图像数据集、24 位光栅图像数据集 ‘jpg’ 或 ‘jpeg’ JPEG-联合图像专家组 8 位、12 位和 16 位基准 JPEG 图像 注意：imwrite 会先将索引图像转换为 RGB...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
将图片转换为灰度值图像用convert函数： 代码： from PIL import Image image = Image.open('lufei.png') m = image.convert('...将图片保存则用save函数： m.save('lefei.png') 如果想将灰度值还原为rgb的格式，只需要底下在写一条句子，将L换成RGB 将灰度值反相，可以得到一种不一样的效果，将灰度值转为矩阵...') r,g,b = image.split() im_merge = Image.merge("RGB",[b,g,r]) im_merge.show() 不同的rgb排列方式会得到不同的颜色效果...首先导入PIL库和numpy库 读取图片，并将图片重新调整大小，接着转换为矩阵，转换为矩阵的时候， 矩阵是一个（x，y，z）的数据，x和y是他的长和宽，然后z是他的rgb数值，0就是r，1就是g，2就是...然后定义一个数值转换为字符的字符表备用 接着做一个转换函数，按一定比例，将一定的rgb数据转为特定字符，接着再利用之前获取到的矩阵的长度和宽度，获取矩阵的像素的rgb数据，传给转换函数C，再将获得到的字符串写入文本文件即可
二、OpenCV中的一些基础操作 我们将视频字符化的思路就是先将视频转换为一帧一帧的图像，然后对图像进行字符化处理，最后展示出来就是字符视频的效果了。...（1）灰度转换 灰度处理是一个非常常用的操作，我们原始的图片是有BGR三个图层（在OpenCV中，图像是以BGR形式读取）。...(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 效果图和原图对比如下： ?...四、视频转字符 我们知道图片转字符，自然视频转字符就不是什么问题了，我们只需要在逐帧读取中执行图片字符化操作即可。...最终效果 在选取字符表时我们需要注意主体的颜色，如果主体颜色较浅，则字符表的尾部应该为一些复杂字符，如：$%#@&。字符表头部为一些简单字符，如：-|/等。如果主体颜色较深，而背景颜色较浅，则反之。
色调（H） 色调是色彩的基本属性，就是平常说的颜色的名称，如“赤橙黄绿青蓝紫”等。色调与混合光谱中的主要波长相关，从波长的角度考虑，不同波长的光变现为不同的颜色，实际上体现的是色调的差异。...RGB与灰度图互转 1. RGB2GRAY 将图像由RGB色彩空间转换为GRAY色彩空间时，处理方式如下： 2....在这里发现一个问题，为什么由RGB转换为灰度图，再转换回RGB时，图像是灰色而不是彩色了？...图像由GRAY转换为RGB时，采用的是如下公式： GRAY转换为RGB后的取值都在RGB的颜色空间立方体的主对角线上。从HSV的角度，饱和度为0的图就是灰色的。...所以，RGB的颜色空间立方体中主对角线上的颜色都为灰色。 灰度图其实就表示了亮度这一个概念，但是视觉上看起来的灰色图像不一定是单通道的图像，三通道的图像也可以没有色彩，只有灰度。
❤️ ❤️ ❤️ 一、颜色空间的基本概念 在开始学习颜色空间转换之前，我们先了解一些基本概念： 1.1 RGB颜色空间 RGB 颜色空间是最常用的颜色表示方式之一，其中的颜色由红（ R ）、绿（ G...每个通道的值范围通常是 0 到 255 ，表示颜色的强度。 1.2 灰度颜色空间 灰度颜色空间是一种将彩色图像转换为灰度图像的颜色表示方式。...1.3 其他颜色空间 除了 RGB 和灰度颜色空间，还有许多其他颜色空间，如 HSV 、 Lab 、 YUV 等。这些颜色空间可以用于特定的图像处理任务，例如颜色分割、色彩校正等。...以下是一个基本的颜色空间转换的示例代码： import cv2 # 读取图像文件 image = cv2.imread('image.jpg') # 将图像从BGR颜色空间转换为灰度颜色空间 gray_image....COLOR_BGR2HSV) 在上述示例中，我们使用 cvtColor 函数将图像从 BGR 颜色空间转换为灰度颜色空间和 HSV 颜色空间。
对于彩色的tiff文件将用CMYK颜色空间，A是M*N*4的数组。 返回的A的类型与图像采样的位有关。如24位颜色imread函数返回uint8数据因为每个颜色分量都是8位的。...灰度图像 4位 uint8 灰度图像 8位 uint8 灰度或索引图像 16位 uint16 灰度或索引图像 24位 uint8 RGB，每个像素三个8位采样 48位 uint16 RGB，每个像素三个...若输入的是索引图像，BG必须是[1,P]之间的整数，这里的P是颜色表的长度。若输入的是灰度图，BG必须是[0,1]之间的整数。若输入的是RGB图像，RGB三分量都必须在[0,1]之间。...否则，若PNG文件含有背景颜色块，这个值将作为BG的缺省值；若alpha没有指定且文件中也没有背景颜色块，对于索引图像文件BG缺省值为1、灰度图BG缺省值为0、真彩色(RGB)图像BG缺省值为[0,0,0...4、RGB、BMYK、CIELAB、ICCLAB颜色空间。
在opencv中，主要使用的颜色空间有： BGR：这是opencv默认的颜色空间，需要特别注意。 RGB：这里我们常见的颜色空间了。...HSV：一种特殊的颜色空间，之前提取印章的时候使用过（这个颜色空间可以方便的分离出红色的像素）。 GRAY：灰度空间。 RGBA：带透明度的颜色空间，通常是png图像。...前面三种的通道数都是3，灰度空间的通道数只有1（只有黑白灰），而RGBA是4个通道（在RGB的基础上增加了一个通道，用来表示透明度）。...将BGR颜色空间直接转换为pillow的图像进行展示，颜色跟原图就会有差别，因为display默认展示出来的是RGB，而输入的却是BGR，相当于有两个通道被调换了（上图中的红色和蓝色调转了）。...正确的做法是，先将BGR转换为RGB，再转成pillow对象，才能正常的展示出来。混合使用opencv和pillow的时候，这点通常是需要特别注意。
如何在图像上完成？ 导入图像 用python导入图像很容易。...以下代码将帮助您在Python上导入图像： image = imread(r"C:\Users\Desktop\7.jpg") show_img(image) 了解基础数据 该图像具有多种颜色和许多像素...因此，RGB图像变为3-D矩阵。...将图像转换为二维矩阵 在特征提取中，如果将图像压缩为二维矩阵，则变得更加简单。这是通过灰度或二值化完成的。 这是将RGB图像转换为灰度的方法： ? 现在，让我们尝试对该灰度图像进行二值化处理。...这是通过找到阈值并标记灰度像素来完成的。在本文中，我使用了Otsu的方法来找到阈值。 ? 模糊影像 我们将在本文中介绍的最后一部分与特征提取更相关：图像模糊。
RGB -> GRAY 注意RGB可以转灰度，灰度不能转RGB 转换公式：gray = 0.299 x R + 0.587 x G + 0.114 x B RGB -> HSV RGB转HSV...公式为 OpenCV提供了函数cv.cvtColor()可以将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。...imgGRAY = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2GRAY) # BGR 转换为灰度图像 imgHSV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HSV...) # BGR 转换为 HSV 图像 imgYCrCb = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YCrCb) # BGR转YCrCb imgHLS = cv.cvtColor...RGB图片实现颜色反转非常容易，一种简单的思路就是对每个像素点用255-颜色值。但是这样处理的效率不高。 OpenCV提供了一个查表函数cv.LUT可以快速实现像素值的改变。
Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（上）-Task03 彩色空间互转 3.1 简介 图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV...代码实践 4.动手实践并打卡（读者完成） 3.4 算法理论介绍与资料推荐 3.4.1 RGB与灰度图互转 RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。...对于彩色图转灰度图，有一个很著名的心理学公式： Gray = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114 3.4.2 RGB与HSV...色相是色彩的基本属性，就是平常说的颜色的名称，如红色、黄色等。饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。...H是色彩； S是深浅， S = 0时，只有灰度； V是明暗，表示色彩的明亮程度，但与光强无直接联系。 ? 应用：可以用于偏光矫正、去除阴影、图像分割等 1.RGB2HSV ? 或 ?
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