灰度值

名称 get_grayval_interpolated - 在由行和列的元组给出的位置返回图像的灰度值。 用法 get_grayval_interpolated(Image : : Row, Column, Interpolation : Grayval) 描述 　　算子get_grayval_interpolated返回图像若干个亚像素位置处的插值灰度值。 行位置的坐标在元组Row中给出，列位置的坐标在元组Column中给出。 Grayval返回灰度值的浮点数元组。 插值方法可以通过Interpolation参数来选择。 支持以下插值方法： 'bilinear': 参数Grayval是使用所选坐标的四个相邻灰度值的双线性插值计算的。 注意：方向和循环图像被视为像字节图像。 'bicubic': 使用所选坐标的十六个相邻灰度值的双三次插值来计算参数Grayval。 方向和循环图像被视为像字节图像。 在此模式下，灰度值结果可能包含位于输入图像类型可以表示的数字范围之外的值。 'bicubic_clipped': 使用所选坐标的十六个相邻灰度值的双三次插值来计算参数Grayval。 方向和循环图像被视为像字节图像。 在这种模式下，在输入图像类型表示的数字范围之外的结果灰度值被剪切到该范围。 　　注意，get_grayval_interpolated不考虑图像的ROI

1066 图像过滤 (15分) 图像过滤是把图像中不重要的像素都染成背景色，使得重要部分被凸显出来。现给定一幅黑白图像，要求你将灰度值位于某指定区间内的所有像素颜色都用一种指定的颜色替换。 输入格式： 输入在第一行给出一幅图像的分辨率，即两个正整数 M 和 N（0<M,N≤500），另外是待过滤的灰度值区间端点 A 和 B（0≤A<B≤255）、以及指定的替换灰度值。随后 M 行，每行给出 N 个像素点的灰度值，其间以空格分隔。所有灰度值都在 [0, 255] 区间内。 输出格式： 输出按要求过滤后的图像。即输出 M 行，每行 N 个像素灰度值，每个灰度值占 3 位（例如黑色要显示为 000 ），其间以一个空格分隔。行首尾不得有多余空格。 要输出指定格式的数字，printf（“%nmd”,v[i]）中，n表示用n来填充，m表示指定位数 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() { int m = 0, n = 0, a = 0, b = 0, ch = 0;//ch表示替换 cin >> m >> n >> a >> b >> ch; vector<int> v; for (int i = 0; i < m; i++) { for (int i1 = 0; i1 < n; i1++) {

何为LUT，就是指显示查找表（Look-Up-Table)，LUT(Look-Up Table)实际上就是一张像素灰度值的映射表，它将实际采样到的像素灰度值经过一定的变换如阈值、反转、二值化、对比度调整、线性变换等，变成了另外一个与之对应的灰度值，这样可以起到突出图像的有用信息，增强图像的光对比度的作用。 我在以前写的python灰度变换就是和这个是一个意思 我们来看看实际运用效果： #include <cv.h>#include <highgui.h>using namespace std;int main(int argc, char** argv) { IplImage *src_image = 0, *dst_image = 0; CvMat* lut_mat; lut_mat = cvCreateMatHeader(1, 256, CV_8UC1); uchar lut[256]; for (int i = 0; i < 256; i++) { lut[i] = 255 - i; } src_image = cvLoadImage("Lena.jpg"); dst_image = cvCloneImage(src_image); cvSetData(lut_mat, lut, 0); cvLUT(src_image, dst_image, lut_mat);

OpenCV中提供了阈值（threshold）函数： threshold 。 这个函数有5种阈值化类型，在接下来的章节中将会具体介绍。 为了解释阈值分割的过程，我们来看一个简单有关像素灰度的图片，该图如下。该图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值。 阈值类型1：二进制阈值化 该阈值化类型如下式所示: 解释：在运用该阈值类型的时候，先要选定一个特定的阈值量，比如：125，这样，新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255)，灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。 阈值类型2：反二进制阈值化 该阈值类型如下式所示： 解释：该阈值化与二进制阈值化相似，先选定一个特定的灰度值作为阈值，不过最后的设定值相反。（在8位灰度图中，例如大于阈值的设定为0，而小于该阈值的设定为255）。 阈值类型3：截断阈值化 该阈值化类型如下式所示： 解释：同样首先需要选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。（例如：阈值选取为125，那小于125的阈值不改变，大于125的灰度值（230）的像素点就设定为该阈值）。 阈值类型4：阈值化为0 该阈值类型如下式所示： 解释：先选定一个阈值，然后对图像做如下处理：1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变；2 像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值全部变为0。 阈值类型5：反阈值化为0

数字图像基础 一、人眼结构 二、电磁波谱和光 2.1 电磁波谱 2.2 光 三、图像的数学模型 四、图像的取样和量化 4.1 取样和量化的概念 4.2 数字图像表示 4.3 空间和灰度分辨率 4.4 图像内插 4.5 像素间的一些基本关系 4.5.1 相邻像素 4.5.2 邻接性、联通性、区域和边界 4.5.3 距离度量 五、数字图像处理中的数学工具介绍 5.1 阵列与矩阵操作 5.2 线性操作和非线性操作 5.3 算术操作 5.4 集合和逻辑操作 5.4.1 集合操作 5.4.2 逻辑操作 5.5 空间操作 5.5.1 单像素操作 5.5.2 邻域操作 5.5.3 几何空间变换和图像配准 5.6 向量和矩阵操作 5.7 图像变换 5.8 概率方法 一、人眼结构 眼睛由三层膜包裹：角膜与巩膜外壳、脉络膜和视网膜。 角膜 是一种硬而透明的组织，覆盖着眼睛的前表面，巩膜是一层包围眼球其余部分的不透明膜。 脉络膜 包含血管网，是眼睛的重要滋养源。 视网膜 是眼睛最里面的膜。眼睛适当聚焦时，来自眼睛外部物体的光在视网膜上成像。感受器通过感受视网膜表面分布的不连续光形成图案。 光感受器分为： 锥状体和杆状体 。 每只眼睛中的锥状体数量约为600~700万个， 对颜色高度敏感 。使用锥状体人可以充分 分辨图像细节 （每个锥状体都连接到自身的神经末梢）。锥状体视觉称为 白昼视觉或亮视觉 。

SystemError: new style getargs format but argument is not a tuple 想给图片添加灰度值，莫名其妙出现这个 这个提示的意思就是说，putpixel（）参数不是元组。我心想我这个需要数据格式也不是元组啊，不过既然提示这个是新格式的数据，那我就看它是什么类型的数据 print ( type ( 256 / （label [ i ] [ j ] + 1 ) ) ) < class 'numpy.float64' > 原来label是我前面用numpy构造的一个新数组，得到数据类型也就不是int 我就把前面强转成int类型，就ok咯 来源： CSDN 作者： SuperBetterMan 链接： https://blog.csdn.net/SuperBetterMan/article/details/104196490

一、图像及其类型 图像（image）的定义是： 在一般意义下，一幅图像是一个物体或对象（object）的另一种表示。亦即图像是其所表示物体或对象信息的一个直接描述和浓缩表示。简而言之，即图像是物体在平面坐标上的直观再现。一幅图像包含了所表示物体的描述信息和特征信息，或者说图像是与之对应的物体或抽象的一个真实表示，这个表示可以通过某些技术手段实现。 数字图像处理（digital image processing）： 又称为计算机图像处理，它是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、变换、复原、分割、特征提取、识别等运算与处理。 图像的分类： 可见图像（visible image）： 是指视觉系统可以直接看见的图像，这也是大多数人在日常生活中所见到的和所理解的图像，这一类图像一般通过照像、手工绘制等传统方法获得，通常计算机不能直接处理，但是经过数字化处理后可变为数字图像。 物理图像（physical image）： 所反映的是物体的电磁波辐射能，包括可见光和不可见光图像。 数字图像（maths image） ：指由连续函数或离散函数生成的抽象图像，其中离散函数所生成的图像就是计算机可以处理的数字图像。 其他相关概念： 计算机图形学（computer graphic）： 是指利用计算机技术将概念或数学描述所表示的物体（非实物）图像进行处理和显示的过程。 计算机视觉（computer

实验内容 对左侧图像进行单阈值、多阈值分割，分别得到右侧的结果。请大家实现这两种方法的分割，对比单阈值与多阈值以及不同阈值的分割效果。 实验一：单阈值分割 方法一：人工阈值选择法： 阈值分割最简单的方法就是人工选择法。基于灰度阈值的分割方法，其关键是如何合理的选择阈值。人工选择方法是通过人眼的观察，应用人对图像的知识，在分析图像直方图的基础上，人工选择出合理的阈值。也可以在人工选择出阈值后，根据分割的效果，不断地进行交互操作，从而选择出最佳的阈值。首先，图像的原图如下： 其次，利用imhist（）函数显示出图像的灰度直方图： 通过观察图像灰度直方图可以发现，在150-200之间的灰度值出现很少，而在两边出现了明显的两个高峰，因此根据人工选择阈值法选取183作为图像的阈值分割点，得到的实验效果图如下图所示： 通过观察可以发现人工阈值选择法成功得出了实验效果图，利用灰度直方图的峰谷阈值方法是一种有效且简单的阈值方法，但是该方法有一个局限性，就是要求图像的灰度直方图必须具有双峰型。 方法二：Ostu法： Ostu法是一种使类间方差最大的自动确定阈值的方法，该方法具有简单、处理速度快的特点，是一种常用的阈值选取方法。算法的具体步骤如下： 1、给定一个初始阈值Th，将图像分为C1和C2两类。 2、分别计算出每个灰度值在图像矩阵中的个数，存放在count（）矩阵当中。 3

区域特征（大多是基于矩的）： 面积、宽、高、宽高比、最小外接矩形（圆）、质心、圆度。 凸包、凸性（0~1，面积/凸包面积，用来测量区域的紧凑程度。通常不想要的结果是高度非凸的）。 紧性（≥1，轮廓周长²/(4π面积)，圆的紧性=1）。凸性适合有拐点的、紧性适合圆滑的。 灰度特征（大多是基于统计学的）： 灰度平均值（整体亮度）、灰度值的方差、灰度值的标准差（测量纹理的多少）。 灰度直方图、灰度累积直方图。 灰度值归一化（降低光照敏感度） 【参考】机器视觉算法与应用，Carsten Steger、Markus Ulrich、Christian Wiedemann著，杨少荣译，清华大学出版社。 来源： https://www.cnblogs.com/xixixing/p/11972602.html

区域特征（大多是基于矩的）： 面积、宽、高、宽高比、最小外接矩形（圆）、质心、圆度。 凸包、凸性（0~1，面积/凸包面积，用来测量区域的紧凑程度。通常不想要的结果是高度非凸的）。 紧性（≥1，轮廓周长²/(4π面积)，圆的紧性=1）。凸性适合有拐点的、紧性适合圆滑的。 灰度特征（大多是基于统计学的）： 灰度平均值（整体亮度）、灰度值的方差、灰度值的标准差（测量纹理的多少）。 灰度直方图、灰度累积直方图。 灰度值归一化（降低光照敏感度） 【参考】机器视觉算法与应用，Carsten Steger、Markus Ulrich、Christian Wiedemann著，杨少荣译，清华大学出版社。 来源： https://www.cnblogs.com/xixixing/p/11972602.html