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。...1.二值图像 二值图像中任何一个点非黑即白，要么为白色（像素为255），要么为黑色（像素为0）。...RGB (Red红色，Green 绿色，Blue 蓝色)，是根据人眼识别的颜色而定义的空间，可用于表示大部分颜色，也是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，是一种光混合的体系。...(delay) 键盘绑定函数，共一个参数，表示等待毫秒数，将等待特定的几毫秒，看键盘是否有输入，返回值为ASCII值。...cv2.imwrite(文件地址, 文件名) 下面代码是读入图片并显示保存。
图像是视频的输入输出I/O ，文件与摄像头的输入、图像和视频文件输出）。 矩阵和向量的操作以及线性代数的算法程序：矩阵积、解方程、特征值以及奇异值等。...：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道 cv2.imshow(wname,img) #显示图像 第一个参数是显示图像的窗口的名字 第二个参数是要显示的图像（imread读入的图像），窗口大小自动调整为图片大小...cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) #等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入，若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码，程序继续运行...、(x+w，y+h)是矩阵的右下点坐标、(0,255,0)是画线对应的rgb颜色、2是所画的线的宽度。...cv2.boundingRect(img) #返回图像的四值属性：img是一个二值图，即是它的参数； 返回四个值，分别是x，y，w，h； x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高
删除窗口cv2.destrovAllWindows() 保存图像cv2.imwrite() 3.图像分辨率 灰度转化 RGB与 BGR 转化 图像属性 1.图像格式 图像压缩比: 通过编码器压缩后的图象数字大小和原图象数字大小的压缩比...2.图像尺寸 图像尺寸 图像尺寸的长度与宽度是以像素为单位的。 像素 像素是数码影像最基本的单位，每个像素就是一个小点，而不同颜色的点聚集起来就变成一幅照片。...灰度像素点数值范围在 0 到 255 之间， 0 表示黑、255 表示白，其它值表示处于黑白之间； 黑白照片只需一个通道表示即可。 彩色图用红、绿、蓝三通道的二维矩阵来表示。...每个数值也是在 0 到 255 之间， 0 表示相应的基色，而 255 则代表相应的基色在该像素中取得最大值。...读入图像cv2.imread() cv2.imread() 参数说明： 第一参数为待读路径； 第二个参数为读取方式，常见读取方式有三种 #导入opencv的python版本依赖库cv2 import
接下来，我们还要将数字图像打散，使之成为一个由色彩和强度小单元组成的网络，也就是我们常说的像素。 因为在我们编写程序来处理并判读图像的过程中，这个网格至关重要。...放大图片中的某一小部分，会发现它是一个二维网络值，亦被称之为具有宽度和高度的数组（单个颜色强度很小的单位） 这个网格中每个像素颜色都有一个对应的数值，每个像素的值范围是0~255。...('cv2 读入') ax3.set_title('cv2 读入并经过处理') # 可知图片是由一个 ’宽×长 = 515*800‘ 的矩阵组成的，矩阵中的每个元素就是一个像素 # 3 表示的是图像的颜色通道数量...## 至于如何使用 matplotlib 将原始图像转化为灰度图像， ## 以及 cmap 参数的含义，可参考网络 3.3 通过位置访问单个像素 在原理介绍环节，我们提到：将数字图像打散后，会使之成为一个由色彩和强度小单元组成的网络...网格中每个像素颜色都有一个对应的数值，我们可以通过定位像素网格的横纵坐标来获取某一特定位置的像素值。
RGB 是根据颜色发光的原理来设计的，比如这里有红绿蓝三道光，当三束光混合在一起的时候，其呈现的最终的光效颜色就取决于这三种原色光的强弱了。...三个轴上的三个数字联合起来可以用来表示一个颜色。 例如： •(255, 255, 255) 就代表 RGB 都是满的，组成白色。...如果想输出其他颜色的图片，就把 target_hue 这个值改一下就好了。 看看最后的运行效果，输入是一张原图： ? 所以最后的输出效果就是如下的结果： ?...处理透明像素 上面的算法仅仅考虑了 RGB，如果有些图包含了透明像素，上面的程序对于透明像素是无法处理的，最后输出的结果会带有某种颜色的背景。...对于透明像素的处理，我们可以增加一个维度的值，就是 A，即 Alpha 透明度。
RGB 是根据颜色发光的原理来设计的，比如这里有红绿蓝三道光，当三束光混合在一起的时候，其呈现的最终的光效颜色就取决于这三种原色光的强弱了。...三个轴上的三个数字联合起来可以用来表示一个颜色。 例如： •(255, 255, 255) 就代表 RGB 都是满的，组成白色。...最终的代码实现如下： import colorsysfrom PIL import Image # 输入文件filename = 'input.jpg'# 目标色值target_hue = 0 # 读入图片...处理透明像素 上面的算法仅仅考虑了 RGB，如果有些图包含了透明像素，上面的程序对于透明像素是无法处理的，最后输出的结果会带有某种颜色的背景。...对于透明像素的处理，我们可以增加一个维度的值，就是 A，即 Alpha 透明度。
RGB 是根据颜色发光的原理来设计的，比如这里有红绿蓝三道光，当三束光混合在一起的时候，其呈现的最终的光效颜色就取决于这三种原色光的强弱了。...三个轴上的三个数字联合起来可以用来表示一个颜色。 例如： •(255, 255, 255) 就代表 RGB 都是满的，组成白色。...我们可以自定义 0-355 这 360 个数值，实现不同的色调转换。 如果想输出其他颜色的图片，就把 target_hue 这个值改一下就好了。 看看最后的运行效果，输入是一张原图： ?...处理透明像素 上面的算法仅仅考虑了 RGB，如果有些图包含了透明像素，上面的程序对于透明像素是无法处理的，最后输出的结果会带有某种颜色的背景。...对于透明像素的处理，我们可以增加一个维度的值，就是 A，即 Alpha 透明度。
2.1 argparse库 argparse是python的命令行解析的标准模块，内置于python，不需要安装。这个库可以让我们直接在命令行中就可以向程序中传入参数并让程序运行。...y，由于先添加x参数，再添加y参数，所以在命令行中，也是对应得先将第一个值赋给x再将第二个值赋给y，且位置参数必须赋值，否则将会报错： # 命令行输入： python Python/2.py # 输出：...所有我们先对图片库中的图片进行预处理，计算出图片的平均RGB颜色，即将所有像素的RGB分别相加，最后除以整张图片的像素个数，得到该图片的平均R、平均G和拼接B的值，用这个值来代表这张图片的颜色状况。...对于遍历过程中的某个区域，我们计算出该区域的平均RGB颜色后，与图片库的RGB颜色进行相减（使用numpy进行矩阵运算），得到一个n*3的矩阵，其中n表示图片库中图片的数量，3表示3个代表RGB颜色的数...读入完整图片，包括alpha通道，可用-1作为实参替代 PS：alpha通道，又称A通道，是一个8位的灰度通道，该通道用256级灰度来记录图像中的透明度复信息，定义透明、不透明和半透明区域
下面我会逐条来解释这些操作的含义以及具体在代码中的实现 ---- 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...因为一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的，所以一个像素点矩阵对应三个颜色向量矩阵，分别是R矩阵，G矩阵，B矩阵。...其实很简单，就是让像素点矩阵中的每一个像素点都满足下面的关系：R=G=B（就是红色变量的值，绿色变量的值，和蓝色变量的值，这三个值相等，“=”的意思不是程序语言中的赋值，是数学中的相等），此时的这个值叫做灰度值...在我们程序里面只要一句就完成了 接下来是二值化处理，是在整个计算过程中算性能瓶颈的地方 定义：图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果...灰度值0：黑，灰度值255：白 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群
在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。...索引颜色通常也称为映射颜色，一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。...MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值，MAP中每一行对应图像矩阵像素的一个灰度值。...但与索引图像不同的是，RGB 图像每一个像素的颜色值（由RGB三原色表示）直接存放在图像矩阵中，由于每一像素的颜色需由 R、G、B 三个分量来表示，每个分量占 1 个字节，表示0到255之间的不同的亮度值...（2）索引颜色图像：这种颜色下图像像素用一个字节表示它最多包含有256色的色表储存并索引其所用的颜色，它图像质量不高。
这里我们测试的，是一种简单的颜色缩减方法。如果矩阵元素存储的是单通道像素，使用C或C++的无符号字符类型，那么像素可有256个不同值。...这种情况下，常用的一种方法是 颜色空间缩减 。其做法是：将现有颜色空间值除以某个输入值，以获得较少的颜色数。例如，颜色值0到9可取为新值0，10到19可取为10，以此类推。...这样的话，简单的颜色空间缩减算法就可由下面两步组成：一、遍历图像矩阵的每一个像素；二、对像素应用上述公式。...我们的测试用例程序（以及这里给出的示例代码）做了以下几件事：以命令行参数形式读入图像（可以是彩色图像，也可以是灰度图像，由命令行参数决定），然后用命令行参数给出的整数进行颜色缩减。...例如，RGB颜色模型的矩阵： ? 注意到，子列的通道顺序是反过来的：BGR而不是RGB。很多情况下，因为内存足够大，可实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个长行。
我们看到的是一个三维数组，分别代表横坐标，纵坐标和颜色通道。...()完成，如im = Image.fromarray(im)图像数组的简单应用——灰度变换：灰度图像：灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。...(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。......200 区间im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot......200 区间im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot
# cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图像 # 不加此参数，默认是彩色 # cv2.imshow(wname,img) 显示图像 # 第一个参数是显示图像的窗口的名字 # 第二个参数是要显示的图像...（imread读入的图像），窗口大小自动调整为图片大小 # cv2.imwrite(file，img，num) 保存图像 # 第一个参数是要保存的文件名 # 第二个参数是要保存的图像。...# 7、CIELuv色彩空间 CIELuv也是均匀的颜色模型，适用于显示器显示和根据加色原理进行组合的场合，该模型中比较强调对红色的表示，即对红色的变化比较敏感，但对蓝色的变化不太敏感。...输出的RGB图像的像素点值，是根据当前点的1个、2个或4个邻域像素点的相同颜色的像素值获得的。...需要指出的是它的时间尺度是毫秒级。 # 函数等待特定的几毫秒，看是否有键盘输入。 # 特定的几毫秒之内，如果按下任意键，这个函数会返回按键的 ASCII 码值，程序将会继续运行。
重构过程就是将每种颜色与RGB颜色空间中的三维点一一对应，如下所示： 尽管真正的向量空间允许无限数量的像素亮度连续变化，但为了将颜色以数字形式存储在计算机上，我们需要对上述像素范围进行离散处理——通常红色...遗憾的是，情况并非总是如此，由于复印机玻璃板上的灰尘和污迹、页面本身的颜色变化、传感器噪声等不同的因素，像素的RGB值会发生随机的变化，页面的“实际颜色”其实可能涵盖数千个不同的RGB值。...noteshrink.py程序默认采集输入图像5%的像素点（在扫描精度为300 DPI的情况下）。...事实上，上图中主要颜色（RGB值为（240,240,242））的像素个数仅为226——占比还不到总像素数10000的3％。...将得到的像素点重新放进RGB空间并计算每个像素对应的坐标，可以看到新的散点图呈现簇状，每一个颜色会形成自己的色块： 由three.js提供支持的交互式三维图 现在我们的目标是将原始的图像（24位/像素）
首先我们还是得了解一下定义（搬运工）： 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...一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。...二值化：图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果 下面是matlab实验，请根据实验过程以及结果来进一步理解定义： 首先读入原图像并显示...然后将图像进行灰度化并显示： >> J = rgb2gray(I); %将rgb彩色图像转化为灰度图像 >> imshow(J); ?...结果很明显了，自己思考并理解灰度化和二值化的定义吧
读取、显示和写入图像 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像，第二个参数可以为1(默认读入彩图, 可省略), 0(以灰度图读入) im =...保存图像(必须设置保存图像的路径和扩展名) cv2.imwrite('result.png', im) # 使用 plt 显示图像(可显示像素坐标及像素值)、保存图像 # 使用 plt 显示图像时，必须先把图像转换为...颜色空间转换 在OpenCV 中，图像不是按传统的RGB 颜色通道，而是按BGR 顺序（即RGB 的倒序）存储的。读取图像时默认的是BGR，但是还有一些可用的转换函数。...) # 2.使用matplotlib.image 读入并创建灰度图像，按 RGB 顺序 import matplotlib.image as mpl_img im = mpl_img.imread('...图像的基础操作 获取并修改像素值 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('messi5.jpg') px = img[100, 100] print
、 经过采样和量化之后，图像I已经称为空间位置和响应值均离散的数字图像。图像上的每个位置（x,y）以及其对应量化响应值称为一个像素。 图像的表示 二维矩阵是表示数字图像的重要数字形式。...一幅M*N的图像可以表示为矩阵，矩阵中的每个元素称为图像的像素。每个像素都有它自己的空间位置和值，值是这一位置像素的颜色或者强度。 与图像相关的重要指标是图像分辨率。...图像分辨率是指组成一幅图像的像素密度。对同样大小的一幅图，组成该图的图像像素数目越多，说明图像的分辨率越高，看起来越来越逼真。相反，像素越少，图像越粗糙。...io.imshow(image_r)plt.subplot(2,2,3)io.imshow(image_g)plt.subplot(2,2,4)io.imshow(image_b) plt.show() 编写一个数字图像读入...，显示，区域裁剪的程序，并分别显示R，G，B三个通道的图像 from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import
输出图像中的每一个像素（x，y），新值由输入图像的位置（ax+by+c, dx+ey+f）的像素产生，使用最接近的像素进行近似。这个方法用于原始图像的缩放、转换、旋转和裁剪。...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，更新速度非常慢。...--- 三、图像像素的访问与裁剪 图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。...') io.imshow(hsv) 在color模块的颜色空间转换函数中，还有一个比较有用的函数是 skimage.color.label2rgb(arr), 可以根据标签值对图片进行着色。...那就需要先定义一个函数，然后将这个函数作为第二个参数，如： from skimage import data_dir,io,color def convert_gray(f): rgb=
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