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视频处理之灰度

灰度概念 灰度 ,Gray Scale Image 或是Grey Scale Image,又称灰阶。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。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,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。...灰度计算 将彩色图像转换为灰度图像的方法有两种: 第一种方法是令RGB三个分量的数值相等。输出后便可以得到灰度图像。...((77R + 150G + 29*B)>>8) Cb = ((-43B - 85G + 128*B)>>8) + 128 Cr = ((128R - 107G - 21*B)>>8) + 128 灰度实现

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灰度,法线贴图,置换贴图和位移贴图

这种贴图是一种灰度,用表面上灰度的变化来描述目标表面的凹凸,因此这种贴图是黑白的,如果节省空间的画,甚至可以把贴图的Alpha通道征用来用作Bump。...Normal Map的方法,Normal Map都是从Bump Map计算得到的,因此其实通过很简单的算法就可以从Bump Map算出Normal Map的,甚至可以On The Fly(就是让游戏引擎直接BumpMap...其实为了不让我们看见“不该看的东西”应该试着挪动纹理坐标……把那个不该给玩家看见的素(Texel)跳过去。也就是说根据高度提供的数据,把那个位置较低那个纹理的后面的纹理向前拉。...相当于在素采样的时候刻意的把那个素跳过去。这样那个不该被玩家看见的像素就会因为素的消失而不见了--很明显,这个算法是不太站得住脚的,虽然计算的时候会参考玩家视线的角度。...根据表面的灰度确定高度。然后根据镶嵌所得到的多边形,沿着原先的表面法线方向移动微多边形。接着再为新的多边形确定好新的法线方向。此时,物体的表面确实已经真的增加出了细节。

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灰度共生矩阵(附python代码)

灰度共生矩阵被定义为从灰度为i的像素点出发,离开某个固定位置(相隔距离为d,方位为)的点上灰度值为的概率,即,所有估计的值可以表示成一个矩阵的形式,以此被称为灰度共生矩阵。...灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果, 而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。...这样,两个象素灰度级同时发生的概率,就将 (x,y)的空间坐标转化为“灰度对” (g1,g2)的描述,形成了灰度共生矩阵。...(百度百科) 一幅象的灰度共生矩阵能反映出灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,它是分析象的局部模式和它们排列规则的基础。 感觉差不多了吧!.../usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 import math #定义最大灰度级数 gray_level = 16 def maxGrayLevel

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数字图像处理灰度变换之灰度直方图及python实现

图像灰度直方图 灰度直方图是图像灰度级的函数,用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率。...图像的对比度是通过灰度级范围来度量的,而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到,灰度级范围越大代表对比度越高;反之对比度越低,低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰,所以通过算法调整图像的灰度值,...是像素的灰度级, ? 是具有灰度 ? 的像素的个数,MN是图像中总的像素个数。...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。...有时候,需要图像具有某一特定的直方图形状(也就是灰度分布),而不是均匀分布的直方图。直方图正规化也叫做直方图匹配,用于将图像变换为某一特定的灰度分布,也就是其目的的灰度直方图是已知的。

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pythonpaper

前面跟大家简单介绍过Python提取多个pdf首页合并输出,还有Python轻松处理Excel。...有位粉丝留言python能不能从文献中提取特定的数字,希望能出一个教程,那么今天我们就来聊一聊如何用pythonpaper,提取特定的数字。...import re #打开要的pdf文件 pdfFileObj = open('meetingminutes.pdf', 'rb') #生成pdf对象 pdfReader = PyPDF2.PdfFileReader...处理word涉及到的两个概念paragraph和run在《python让繁琐工作自动化》这本书中有详细介绍,大家感兴趣可以下去仔细读一下。...这个任务中用到的代码均出自于我前面提到《python让繁琐工作自动化》这本书。 参考资料: Python提取多个pdf首页合并输出 python让繁琐工作自动化‍

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通道分离与合并、彩色转换为灰度、二值化

文章目录 图像基础 重要的函数 图像基本知识 图像基础 通道分离与合并 彩色转换为灰度 二值化 图像的加减乘除 图像基础 矩阵 分辨率 8位整型图像 浮点数图像 灰度: 彩色...: 通道分离与合并 b, g, r = cv.split(img) img_new = cv.merge([b, g, r]) 彩色灰度 img_gray = cv.cvtColor(img,...alpha=1, beta=0) s = b + kr s = a + \frac{ln(r+1)}{b} s = cr^\gamma 重要的函数 图像读取 img = cv.imread() 彩色灰度...img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) 二值化图像(灰度转二值) _, img_bin = cv.threshold(img_gray, th1...img.shape (500, 500, 3) 通道合并 img2 = cv.merge([b,g,r]) show(img2) img3 = cv.merge([r,g,b]) show(img3) 彩色转换为灰度

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