outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊...： -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 是两种简化运算的近似效果，可以取得更快的处理速度 // 锐化图像...0 : b; //写回图像 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 3.基本的灰度变换...这应该是最简单的变换了，s=f(x,y)，s为处理后的像素颜色值，而f(x,y)是什么函数，就决定了处理效果 如： 图像反转：s=L-1-r，常用于医学上的透视图的处理 对数变换：s=cLog(1+r)...，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素 幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！
先看基于模板的 1. 3x3 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 这个模板很明显，就是把当前像素的值用周围的像素值的平均值代替，产生模糊效果 ?...同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊 2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板，是为了增强当前像素与周围像素的差别，产生的效果就是：锐化...是两种简化运算的近似效果，可以取得更快的处理速度 ?...} 3.基本的灰度变换 这应该是最简单的变换了，s=f(x,y)，s为处理后的像素颜色值，而f(x,y)是什么函数，就决定了处理效果 如： 图像反转：s=L-1-r，常用于医学上的透视图的处理 对数变换...：s=cLog(1+r)，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素 幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！
转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46822709 ---- 内容提要 原理简述 这是参考冈萨雷斯的那个大块头和维基百科总结的...涉及函数 其实Matlab里面给我们封装好了函数，用OpenCV那个直方图显示的代码还得自己写。...函数： 灰度均值化函数： histeq 直方图显示函数： imhist 代码实现 clear all; clc; %-------------------------------------------...----------------- %灰度均衡化，并显示图像的情况 %------------------------------------------------------------ %读进图像...[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg'; '*.bmp'; '*.gif'; '*.png' }, '选择图片'); %没有图像 if filename
original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度上移变换是将实现图像灰度值的上移...，从而提升图像的亮度，由于图像灰度值位于0到255之间，因此对灰度值进行溢出判断。...图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。...灰度线性变换公式如下： DB=f(DA)=αDA+b 其中，DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...=0时，图像所有的灰度值上移或下移 当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转 当α>1时，输出图像的对比度增强 当0图像的对比度减小 当α图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补
font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.title("对数变换函数") plt.xlim(0,255) plt.ylim(0,255) plt.show() #图像灰度对数变换...original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度对数变换是实现扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果...，被广泛地应用于频谱图像的显示中。...由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。这种变换可用于增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。...一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示
1.灰度共生矩阵生成原理 灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法...对于纹理变化缓慢的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较大；而对于纹理变化较快的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较小，对角线两侧的值较大。...在图像中任意一点（x,y）及偏离它的一点(x+a,y+b)(其中a，b为整数，认为定义)构成点对。设该点对的灰度值为(f1,f2),假设图像的最大灰度级为L,则f1与f2的组合共有L*L种。...当共生矩阵中所有值均相等或者像素值表现出最大的随机性时，熵最大；因此熵值表明了图像灰度分布的复杂程度，熵值越大，图像越复杂。 ?...2.5相关性 用来度量图像的灰度级在行或列方向上的相似程度，因此值得大小反应了局部灰度相关性，值越大，相关性也越大。 ?
今天打算用matplotlib和numpy来实现图像灰度处理。 我们知道，图像是由若干像素来组成，每一个像素都有明确的位置和被分配的颜色值（RGB）。图像就是由很多像素构成的一个矩阵。...图片灰度处理的计算公式：Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114 其中，Gray表示灰度值，RGB表示红绿蓝的颜色值。...图片灰度处理后的数据是二维数组，颜色0~255，0到255为由暗到亮的过程。也就是灰度。...imread负责的就是加载图片） n1=plt.imread("me.png") # n1为三维数组，最高维度是图像的height，此高维是图像的width，最低为是RGB颜色 # 显示图片(imshow...imshow负责的就是将图片显示在窗口中) plt.imshow(n1) # 灰度公式要乘的值封装成一个列表n2 n2=np.array([0.299,0.587,0.114]) # 将n1的颜色值与n2
(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) height,width=grayImage.shape[:2] result=np.zeros((height,width),np.uint8) #图像灰度上移变换...，也称线性灰度补变换，是对原图像的像素值进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。...通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。...灰度线性变换公式如下： DB=f(DA)=αDA+b 其中，DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...=0时，图像所有的灰度值上移或下移 当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转 当α>1时，输出图像的对比度增强 当0图像的对比度减小 当α图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补
img,c,v): lut=np.zeros(256,dtype=np.float32) for i in range(256): lut[i]=c*i**v #灰度值的映射...original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度伽玛变换...，也称图像指数变换或图像幂次变换，另一种常用的灰度非线性变换。...s = cr^y 其中，r表示原始图像灰度级，s表示变化后灰度级，c和r表示正常数。...当γ>1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，压缩灰度级较低的部分 当γ图像中灰度级较低的区域，压缩灰度级较高的部分 当γ=1时，该灰度变换是线性的，此时通过线性方式改变原图像
- https://blog.csdn.net/eastmount 一.图像灰度线性变换原理 图像的灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像的灰度，从而改善图像的质量，凸显图像的细节，提高图像的对比度...灰度线性变换的计算公式如下所示： 该公式中DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。...=0时，图像所有的灰度值上移或下移 当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转 当α>1时，输出图像的对比度增强 当0图像的对比度减小 当α图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补...如图所示，显示了图像的灰度线性变换对应的效果图。...---- 二.图像灰度上移变换 该算法将实现图像灰度值的上移，从而提升图像的亮度，其实现代码如下所示。由于图像的灰度值位于0至255区间之内，所以需要对灰度值进行溢出判断。
图像增强中常见的几种具体处理方法为： 直方图均衡 在图像处理中，图像直方图表示了图像中像素灰度值的分布情况。为使图像变得清晰，增大反差，凸显图像细节，通常希望图像灰度的分布从暗到亮大致均匀。...直方图均衡就是把那些直方图分布不均匀的图像（如大部分像素灰度集中分布在某一段）经过一种函数变换，使之成一幅具有均匀灰度分布的新图像，其灰度直方图的动态范围扩大。...它主要利用图像的点运算来修正像素灰度，由输入像素点的灰度值确定相应输出像素点的灰度值，可以看作是“从像素到像素”的变换操作，不改变图像内的空间关系。...像素灰度级的改变是根据输入图像f(x,y)灰度值和输出图像g(x,y)灰度值之间的转换函数g(x，y)=T[f(x，y)]进行的。 ...灰度变换包含的方法很多，如逆反处理、阈值变换、灰度拉伸、灰度切分、灰度级修正、动态范围调整等。 图像平滑 在空间域中进行平滑滤波技术主要用于消除图像中的噪声，主要有邻域平均法、中值滤波法等等。
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...在 Mac 中广泛使用， 非常有利于原稿的复制。很多地方将 TIFF 格式用于印刷。 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。...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。...3.图像分辨率 分辨率： 单位长度中所表达或截取的像素数目。每英寸图像内的像素点数，单位是像素每英寸 (PPI） 。图像分辨率越高，像素的点密度越高，图像越清晰。...8 位：单通道图像，也就是灰度图，灰度值范围2**8=256 24 位：三通道 3*8=24 32 位：三通道加透明度 Alpha 通道 灰度转化 目的 将三通道图像（彩色图）转化为单通道图像（灰度图
图像处理_灰度变换_直方图 直方图均衡化 Histogram Equalization 假如图像的灰度分布不均匀，其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。...直方图均衡化，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。...也就是将原图像的直方图修改为在整个灰度区间内大致均匀分布，因此扩大了图像的动态范围，增强图像的对比度。...通常均衡化选择的变换函数是灰度的累积概率，直方图均衡化算法的步骤： 计算原图像的灰度直方图 P(S_k)=n_kn，其中n为像素总数，n_k为灰度级S_k的像素个数 计算原始图像的累积直方图 CDF...（灰度图为255）直接应用该方法得到图像的灰度直方图 将灰度直方图进行归一化，计算灰度的累积概率； 创建灰度变化的查找表 应用查找表，将原图像变换为灰度均衡的图像 均衡化过程中，必须要保证两个条件
灰度图像：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。 二值图像（黑白图像）：每个像素点只有两种可能，0和1.0代表黑色，1代表白色。数据类型通常为1个二进制位。...灰度图像 灰度图像（gray image）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，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色...灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；但是，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。...灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的，用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度（如果用16位，则有65536级） 三、CV中 彩色图像...灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的，用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度（如果用16位，则有65536级）。
1.1 均值滤波算法介绍 首先要做的是最简单的均值滤波算法。...均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围 8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值...算法的理论很简单，对于 C 处理器而言，一幅640*480 图像的均值滤波， 可以很方便的通过数组获得 3*3 的阵列，但对于我们的 Verilog HDL 而言，着实不易。...图6‑2移位寄存示意图 实现3*3像素阵列的大概的思路是这样子的， Shift_RAM 中存 2 行数据，同时与当前输入行的数据，组成3 行的阵列。...从图像第三行输入开始，到图像的最后一行，我们均可从 row_data 得到完整的 3 行数据， 基为实现3*3阵列奠定了基础。
1、点击[Matlab] 2、点击[命令行窗口] 3、按<Enter>键
基于FPGA灰度图像的laplacian算子的实现 千里之行，始于足下 1 背景知识 Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。...据此，对数字图像{f（i，j）}的每个像素，取它关于x轴方向和y轴方向的二阶差分之和，表示为: ?...，Laplacian 算子对噪声比较敏感，所以图像一般先经过平滑处理，因为平滑处理也是用模板进行的，所以，通常的分割算法都是把Laplacian 算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。...clear all img=imread('lena.jpg'); figure,imshow(img); title('lena'); AW=edge(rgb2gray(img),'sobel');%将真彩图像转为灰度图...Mask2 推荐阅读： 《FPGA图像处理之边缘检测算法的实现》
python 图像灰度处理 一、图像灰度处理 在进行人脸识别时，好多地方都先进行图像变灰度的操作，这里也给大家介绍一下： 这里有一个阈值函数，gray_image，将所有图像变为比127更暗直至0或者增加亮度到...255，将图像的彩色边框的内容略过。...二、灰度处理代码 gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) viewImage(gray_image,"gray Image") 结果： 三
基于FPGA的灰度图像处理之反转 作者：lee神 1，背景知识 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。...灰度级为[0,L-1]的一幅灰度图像，该反转图像为：s = L-1-r --------------------(1) r为原灰度图像灰度级。 灰度反转可用作明暗转换。 2，FPGA实现 ?...图5 反转dog 4,总结 其实灰度翻转过来的图像还是挺漂亮的，灰度反转在医学上应有比较多，尤其是医学照相，有些细节看不清楚，就需要反转。 ?...推荐阅读： FPGA图像处理之rgbtogray算法的实现
使用图像数组进行基本图像操作：认识图像数组：通过下面这几个程序我们看一下图像与灰度图的图像数组，以及numpy数组的切片。...()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。...这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。...一个简单的例子就是图像的灰度变换。即任意函数 f ,它将 0…255 区间(或者 0…1 区间)映射到自身。...0 255 0 255 100 200 0 255可以比较明显的看到灰度变换的结果，，第二张图被反相显示，第三张图像的暗部变亮，亮部变暗，其值被限制在100到200之间，其中最后一张图像通过二次函数变换使较暗的像素值变得更暗
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