转载:https://www.zhihu.com/question/24058898 作者:采石工链接:https://www.zhihu.com/question/24058898/answer/117620288来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 我写了一个例程,可以跑起来对比一下: from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = Imag

import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline im=plt.imread('../lena.jpg', pyplot.cm.gray) plt.imshow(im) imread()中,第一个参数当然是图像路径和名称,第二个参数设置的是灰度图显示.默认是彩色图,或者把灰度图通过colormap转成彩色图显示.具体可以见下面链接里的, Colormaps选项,可以设置你选者那种colormap方式其实. m

一.概述 1.灰度 灰度使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色,不同的饱和度的黑色来显示图像.每个灰度对象都具有从 0%(白色)到灰度条100%(黑色)的亮度值. 使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示. 像素值量化后用一个字节(8 bits)来表示.如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围为0~255,表示亮度从深到浅,对应图像中的颜色为从黑到白.黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调,每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种. 2.灰度图  用灰度

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace std; //加载图片并显示灰度图void loadGrayImg(){ Mat src = imread("D:\\images\\1.jpg"); if (src.empty()) { cout <<"could load image..." <<

转载:https://www.jianshu.com/p/8f96318a153f matplotlib库的教程和使用方法此处就不累赘了,网上有十分多优秀的教程资源.此处直接上代码: def demo(): # 读取图片 training_x, training_y, test_x, test_y = dataset.load_mnist_data(1000, 100) im = training_x[0] # 绘画灰度图的四种方法 plt.subplot(221); plt.imshow(im

% 读取图片 im = imread('路径') >> im = imread('ny.png'); % 显示图片 imshow(im) >> imshow(im) % 转换成灰度图 >> gray = rgb2gray(im); >> imshow(gray)

在Qt中,我们有时需要把QImage类的彩色图片转为灰度图,一开始我想的是用QImage的成员函数convertToFormat(),但是试了好多参数,返现转化的图片都有问题,不是我们想要的灰度图,如果谁用成员函数成功转化成了灰度图,请在评论区将您的方法写下,让博主学习一下.那么还有一种笨办法,就是手动将R,G,B的值平均一下,然后用平均值更新每一个像素值,也能得到灰度图.参见代码如下: // image is the input color image, img is output grey

1. caffe matlab 接口提供了提取feature的脚本,但是由于中间要对这些图像进行RGB ---> BGR 的变换,卧槽,灰度图没有三通道啊?怎么破?从上午就在纠结怎么会跑着跑着程序就报错了,尼玛,坑啊... 如何解决这个问题 ?? ----------------------------------------------------------- 我把灰度图给扔了,谢谢! 2. If I use the color images mixed with gray images t

//从视频文件中读入数据-->将数据转换为灰度图-->对图像做canny边缘检测-->将这三个结构显示在一个图像中 //作者:sandy //时间:2015-10-10 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include<stdarg.h> #include <iostream> void showThreeImage(char *title,int num,...){ //声明变量 IplImage

在编程的过程中发现plt.imshow()不能同时显示两张照片,如果有两条plt.imshow()语句处于一前一后的位置,那么程序运行后只会显示后面的图片.如果想让每一张图片都显示出来,需要在每一个plt.imshow()语句后面加上plt.show()语句.具体程序代码如下图所示: import matplotlib.pyplot as plt a=plt.imread("lena.jpg")b=plt.imread("nature.jpg")c=plt.imre

转载:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6039667.html 由于系统缺少某些库,导致cv2.imshow()无法使用,于是使用matplotlib.pyplot.imshow()代替,但是在使用时发现plt.imshow()显示的图片颜色有问题. 原图: from matplotlib import pyplot as plt import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('XXX') plt.im

16 bit 的灰度图如何在QT中显示 用Mat构造的 16 bit 灰度图 无法直接显示,需要转换成 8 bit 的灰度图在QT中显示, 使用OpenCV自带的最大最小值归一法, cv::normalize(inMat, inMat2, 0., 255., cv::NORM_MINMAX, CV_8UC1) 将16 bit的值map到8 bit,但是会有memory access violation 的错误,想了一想,应该还是Mat中存放像素数据的内存空间,前后不一致了,从16 bit(ush

首先,介绍第一种方法, 使用  PIL  库,   PIL库是一种python语言常用的一个图形处理库. 关于   PIL  库的安装本文就不介绍了. from PIL import Image I = Image.open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\timg.jpg') I.show() L = I.convert('L') L.show()L.save('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\tim

原理 直方图均衡化是一种通过使用图像直方图,调整对比度的图像处理方法:通过对图像的强度(intensity)进行某种非线性变换,使得变换后的图像直方图为近似均匀分布,从而,达到提高图像对比度和增强图片的目的.普通的直方图均衡化采用如下形式的非线性变换: 设 f 为原始灰度图像,g 为直方图均衡化的灰度图像,则 g 和 f 的每个像素的映射关系如下: 其中,L 为灰度级,通常为 256,表明了图像像素的强度的范围为 0 ~ L-1; pn 等于图像 f 中强度为 n 的像素数占总像素数的比例,即原

Qt生成灰度图(转载)   项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来

(1)二进制图 在二进制图中,像素的取值为两个离散数值0或1中的一个,0代表黑色,1代表白色 例 A=[0 0 1;1 1 0; 0 0 1];>> imshow(A,'InitialMagnification','fit')          %调整合适的窗口显示A. (2)索引图 索引图像包括一个数据矩阵X,一个颜色映像矩阵Map.其中Map是一个包含三列.若干行的数据阵列,其中每个元素的值均为[0, 1]之间的双精度浮点型数据.Map矩阵的每一行分别表示红色.绿色和蓝色的颜色值.在MAT

思路如下: 1.读取or照相,得到一张ARGB图片. 2.转化为bitmap类,并对其数据做如下操作: A通道保持不变,然后逐像素计算:X = 0.3×R+0.59×G+0.11×B,并使这个像素的值新R,G,B值为X,即: new_R = X, new_G = X, new_B = X 例如:原来一个像素是4个byte,分别为ARGB,现在这个像素应该为AXXX. 3.将上一步骤得到的bitmap图像写到输出流里面,并保存为图片.或者直接显示在ImageView上. 代码片段如下(注意,直接复

准备第三方库 glew.freeglut.glm.opencv 准备灰度图片和草地贴图 最终效果 代码包括主程序源文件mainApp.cpp.顶点着色器shader.vs.片元着色器shader.fs mainApp.cpp如下 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <

项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来存储灰度图.则共有256种组

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v