OpenCV Error: Sizes of input arguments do not match (The operation is neither 'array op array' (where arrays have the same size and the same number of channels)
在这一篇文章中，我们将会学习使用一下OpenCV中色彩空间的转换函数，我们这里说的色彩空间是说的使用多种颜色（通常指三种以上），来表示颜色的方法，像是我们平时所说的RGB,HSV,YUV,YCRCB,都是色彩空间模型。OpenCV也很方便的封装了很多的色彩空间函数。下面我们一起来实践一下（以下所有试验都根据下图完成，我截取的Windows自带的壁纸^_^）
彩色图像比灰度图像拥有更丰富的信息，它的每个像素通常是由红（R）、绿（G）、蓝（B）3个分量来表示的，每个分量介于0～255之间。
matlab——imadjust函数作用： 对进行图像的灰度变换，即调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵
先前在为大家介绍OCR识别技术时，在图像预处理部分提到了灰度化，大家可能会产生疑惑：为什么做图片识别要将彩色图像灰度化呢？
图像处理工具箱 从屋物理和数学角度看，图像时记录物体辐射能量的空间发呢不，这个分布是空间坐标、时间坐标和波长的函数，即i = f(x,y,z,λ,t），这样的图像能被计算机处理，计算机图像处理即数字图像处理matlab的长处就是处理矩阵运算，因此使用matlab处理数字图像非常方便，计算机图像处理是利用计算机对数字图像进行一系列操作，从而获得预期的结果的技术。 1.图像类型转换 函数说明dither图像抖动，将灰度图变成二值图，或将RGB图像抖动成索引图像 gray2ind将灰度图转换为索引图象graysl
灰度图 ，Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。8位像素灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。
【导读】在当今互联网飞速发展的社会中，数量庞大的图像和视频充斥着我们的生活，让我们需要对图片进行检索、分类等操作时，利用人工手段显然是不现实的，于是，计算机视觉相关技术便应运而生，并且得到了快速的发展
每个计算机视觉项目（无论是猫/狗分类器还是为旧图像/电影添加颜色）都涉及处理图像。最后，模型只能与基础数据一样好- 垃圾回收。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。
GRAY色彩空间通道指的是灰度图像，灰度图像的通常只有1个，值范围是[0, 255]，一共256个灰度级别。其中0表示纯黑色，255表示纯白色。0～255之间的数值表示不同的亮度（即色彩的深浅程度）的深灰色或浅灰色。因此，一副灰度图能展示丰富的细节信息，如图1所示。
完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后，就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法，并提高其执行速度，一般需要事先对整幅图像或部分像素进行操作，使图像尺寸或形状更适合计算机处理。某些时候还要对图像进行算术和逻辑运算，以消除噪声或提高图像的对比度。这些前期的图像操作或运算不仅会在空间域增强图像，还能极大地提高后续算法的执行速度及其有效性。
人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用，尤其是在计算机视觉领域，深度学习就像继承了某些上帝的功能，无所不能，令人叹为观止。照片承载了很多人在某个时刻的记忆，尤其是一些老旧的黑白照片，尘封于脑海之中，随着时间的流逝，记忆中对当时颜色的印象也会慢慢消散，这确实有些可惜。但随着科技的发展，这些已不再是比较难的问题。在这篇文章中，将带领大家领略一番深度学习的强大能力——将灰度图像转换为彩色图像。文章使用PyTorch从头开始构建一个机器学习模型，自动将灰度图像转换为彩色图像，并且给出了相应代码及图像效果图。整篇文章都是通过iPython Notebook中实现，对性能的要求不高，读者们可以自行动手实践一下在各自的计算机上运行下，亲身体验下深度学习神奇的效果吧。 PS：不仅能够对旧图像进行着色，还可以对视频（每次对视频进行一帧处理）进行着色哦！闲话少叙，下面直接进入正题吧。
一切看似复杂的计算机视觉项目，其基础都会回归到单张图片上。能够理解 灰度/彩色图像 的基本原理并将代码用于实际案例是本文的目标。下文将详细介绍如何利用 Python 实现 灰度/彩色图像 的基本处理，主要分为两个部分：
深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集，我们必须先深入了解基本的图像处理技术，例如图像增强，包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别（OCR）。
彩色图像：每个像素由R、G、B三个分量表示，每个通道取值范围0~255。数据类型一般为8位无符号整形。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理（Computer Image Processing），旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。其运用领域如下图所示，涉及通信、生物医学、物理化学、经济等。
现在二维码已经非常普及了，那么二维码的扫描与处理也成为了Android开发中的一个必要技能。网上有很多关于Android中二维码处理的帖子，大都是在讲开源框架zxing用法，然后贴贴代码就完了，并没有
灰度是描述灰度图像内容的最直接的视觉特征。它指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图像也称灰度图像。灰度图像矩阵元素的取值通常为[0,255]，因此其数据类型一般为8位无符号整数，这就是人们通常所说的256级灰度。 灰度图：一个像素的灰度可以用8 位整数记录，也就是一个0~255的值。 深度图
在计算机视觉和图像处理领域，图像数据类型和颜色空间转换是非常重要的概念。Python 提供了强大的库和工具，用于读取、操作和转换图像数据。本文将深入探讨Python中的图像数据类型，以及如何进行常见的颜色空间转换。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
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、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间，所以图像彩色互转是十分重要和关键的。
扩展使用： 可以通过cv2.namedWindow和cv2.resizeWindow来指定窗口显示尺寸。
imadjust是一个计算机函数，该函数用于调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。在matlab的命令窗口中键入： doc imadjust或者help imadjust即可获得该函数的帮助信息， 键入type imadjust可以查看函数的源代码。
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（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获取每个像素点的灰度值。
在计算机图形和图像处理中，像素格式的选择对最终图像的质量和准确性有着重要的影响。像素格式定义了在图像中存储和表示颜色信息的方式。然而，有时像素格式可能会变得废弃或不受支持。 开发人员经常会遇到一个常见的警告信息：“废弃的像素格式被使用，请确认正确地设置了范围”。这个警告通常与颜色范围参数的错误设置有关，导致像素格式变为废弃。在本文中，我们将探讨这个警告信息的含义以及如何解决它。
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。
OpenCV4.0发布以后，有很多新的特性与黑科技支持，无论是支持OpenVINO加速、图计算模块、二维码识别，还是DNN中新增加的人脸检测与识别模型，作为OpenCV开发者的我深深被吸引，几乎只要有时间就会一个一个的去发现与之前的不同之处。OpenCV DNN模块，不仅支持图像分类、对象检测、人脸检测、图像分割等操作除外，还支持对灰度图像的自动彩色化转换，而且效果十分靠谱，亲测有效！
RGB = imread('sy.jpg'); % 读入图像 imshow(RGB), % 显示原始图像 GRAY = rgb2gray(RGB); % 图像灰度转换 imshow(GRAY), % 显示处理后的图像 threshold = graythresh(GRAY); % 阈值 BW = im2bw(GRAY, threshold); % 图像黑白转换 imshow(BW), % 显示处理后的图像 BW = ~ BW; % 图像反色 imshow(BW), % 显示处理后的图像 1.图像反转 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J); subplot(1,2,2),imshow(H); title('对数变换图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 4.直方图均衡化 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I); subplot(2,2,2); imhist(I); I1=histeq(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I1); subplot(2,2,2); imhist(I1); 5.线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序： I=im
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。
随着数字多媒体技术的不断发展，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学以及工业生产等领域中，新开发的产品在图像存储容量、图像质量、图像处理速度等方面有了新的要求。数字图像处理，一般是通过对像素的一些运算提高图像质量，在图像处理过程中，虽然处理算法简单，但是参与运算的数量大，数据需要多次重复使用。因此，图像处理往往是图像处理系统中最为耗时的环节，对整个系统速度影响最大。
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
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
模拟图像，又称连续图像，是指在二维坐标系中连续变化的图像，即图像的像点是无限稠密的，同时具有灰度值（即图像从暗到亮的变化值）。
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
机械能是动能与势能的总和，这里的势能分为重力势能和弹性势能。我们把动能、重力势能和弹性势能统称为机械能。决定动能的是质量与速度；决定重力势能的是质量和高度；决定弹性势能的是劲度系数与形变量。机械能只是动能与势能的和。机械能是表示物体运动状态与高度的物理量。物体的动能和势能之间是可以转化的。在只有动能和势能相互转化的过程中，机械能的总量保持不变，即机械能是守恒的。
也可以将一个图像写入当前目录下： l1=imread(‘E:\a_matlab_file\picture***.jpg’); img=rgb2gray(l1); imshow(img); imwrite(img,‘gray.jpg’);
我们要先安装PIL：pip install Pillow-7.1.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl PIL的open()函数用于创建PIL图像对象 下面开始进行测试：
之前写过很多图像直方图相关的知识跟OpenCV程序演示，这篇算是把之前的都回顾一波。做好自己的知识梳理。
Python有很多的数字图像处理相关的包，像PIL, Pillow, OpenCV, scikit-image等等。 其中PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限。 OpenCV实际上是一个c++库，只是提供了Python接口。 scikit-image是基于SciPy的一款图像处理包，它将图片作为NumPy数组进行处理，与matlab处理方法类似**。（对图像的简单处理如截取、擦除、改变RGB某一通道的值或者拼接只需要对对应的数组进行操作即可）** skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy)，它对SciPy.ndimage进行了扩展，提供了更多的图片处理功能。 它由Python语言编写，由SciPy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。
中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.
灰度变换是图像处理中最简单最基础也是最重要的技术之一。灰度是表现图像明暗的关键量度，8bit灰度级为[0:255]共256级灰度；0表示最黑暗也就是纯黑色，255表示最明亮也就是白色。
1. 转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg') cv.imshow('Park', img) 1.2 使用OpenCV # 灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('Gray', gray) 📷 1.3 使用PIL和numpy # -*- coding: utf-8 -*- from PIL i
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大而广泛使用的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何使用OpenCV来检测并定位图像中的黑色区域。
计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：
发布于 2017-11-04 14:51 更新于 2018-02-19 22:37
在之前就有提到的老师叫做的大坑，可其实完全不知道该怎么写，这个系列不知道能做到哪里，东西做还是会做完，可是系列可能未来会坑掉。嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_
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