将tensor转换为numpy import tensor import numpy as np def tensor2img(tensor, out_type=np.uint8, min_max=...a torch Tensor into an image Numpy array Input: 4D(B,(3/1),H,W), 3D(C,H,W), or 2D(H,W), any range, RGB...= len(tensor) img_np = make_grid(tensor, nrow=int(math.sqrt(n_img)), normalize=False).numpy() img_np...() img_np = np.transpose(img_np[[2, 1, 0], :, :], (1, 2, 0)) # HWC, BGR elif n_dim == 2: img_np = tensor.numpy...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
rgb原图 matlab 源码： clear all; close all; clc; img = imread('lena1.jpg');%图像读入 figure,imshow(img);...%显示原图像 ycbcr = rgb2ycbcr(img); %rgb to ycbcr 函数 figure,imshow(ycbcr); gray = rgb2gray(img); %rgb
imread()当你用 OpenCV 加载一个彩色图像，并用 Matplotib 显示它时会遇到一些困难。...import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread("C:\\Users\\SPC20-012\\Pictures\...\girl.png") plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation=('bicubic')) plt.xticks([]),plt.yticks([...]) plt.show() c使用下上述码打开时，由于OpenCV是以BGR模式加载的，而Matplotib是RGB模式，所以读取的图片显示会异常，如下图： ?...\girl.png") RGBframe = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(RGBframe, cmap = 'gray', interpolation
最近，有位读者大人在后台反馈：在参加一场面试的时候，面试官要求他用 shader 实现图像格式 RGB 转 YUV ，他听了之后一脸懵，然后悻悻地对面试官说，他只用 shader 做过 YUV 转 RGB...OpenGL 实现 RGB 转 YUV 好处 使用 shader 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换有什么使用场景呢？在生产环境中使用极为普遍。...RGB 转 YUV 来到本文的重点，那么如何利用 shader 实现 RGB 转 YUV 呢？...前面小节已经提到，先说下一个简单的思路： 先将 RGBA 按照公式转换为 YUV 如（YUYV），然后将 YUYV 按照 RGBA 进行排布，最后使用 glReadPixels 读取 YUYV 数据，由于...shader 实现 RGB 转 YUV 原理图 我们要将 RGBA 转成 YUYV，数据量相比于 RGBA 少了一半，这就相当于将两个像素点合并成一个像素点。
======================= 问题描述： 给定一个JPG/PNG/BMP格式的彩色图像文件，使用Python+pillow+numpy将其转换为灰度图像，原始彩色图像每个像素颜色值的平均值作为灰度值...可以进行的扩展： 修改代码，批量处理指定文件夹中所有彩色图像文件。 原始代码中红、绿、蓝三个分量直接计算平均值得到结果图像的灰度，修改代码使得红、绿、蓝三分量的权重分别为0.5、0.3、0.2。
1、点击[Matlab] 2、点击[命令行窗口] 3、按<Enter>键
- https://blog.csdn.net/eastmount ---- 一.图像灰度化原理 像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。...假设某点的颜色由RGB(R,G,B)组成，常见灰度处理算法如表7.1所示： 表7.1中Gray表示灰度处理之后的颜色，然后将原始RGB(R,G,B)颜色均匀地替换成新颜色RGB(Gray,Gray,Gray...一种常见的方法是将RGB三个分量求和再取平均值，但更为准确的方法是设置不同的权重，将RGB分量按不同的比例进行灰度划分。...同样，可以调用 grayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV) 核心代码将彩色图像转换为HSV颜色空间，如下图所示。...cv2.imread('miao.png') #BGR转换为RGB img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理 img_GRAY
图像类型转换是指将一种类型转换为另一种类型，比如彩色图像转换为灰度图像、BGR图像转换为RGB图像。...()函数将图像进行灰度化处理的代码。...) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如图所示，它将左边的彩色图像转换为右边的灰度图像，更多灰度转化的算法参考后续文章。...同样，可以调用 ： grayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV) 核心代码将彩色图像转换为HSV颜色空间，如图所示。...img_BGR = cv2.imread('na.png') #BGR转换为RGB img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理
目录 前言 RGB2GRAY最简单实现 RGB转GRAY优化第一版（float->INT） RGB转GRAY优化第二版（手动4路并行） RGB转GRAY优化第三版（OpenMP4线程） RGB转GRAY...前言 前几天发了一篇一步步优化RGB转灰度图算法，但实验做的并不完善，在上次的基础上我又补充了一些优化技巧，相对于传统实现将RGB转灰度图算法可以加速到近5倍左右。...【AI PC端算法优化】一，一步步优化RGB转灰度图算法 这一节的速度测试环境为： 测试CPU型号：Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz 2....RGB转灰度图优化第七版 在AVX2优化的基础上如果我们将多线程也加入进来，是否会获得提升呢？...5倍，在PC端优化RGB转灰度图算法我能想到和调研到的一些相关算法大概就这么多了，如果还有其它相关的想法或者方法可以在评论区留言讨论。
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 彩色图转换为灰度图 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 灰度图： 彩色图...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() 彩色图转灰度图 img_gray...= cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) 二值化图像（灰度图转二值图） _, img_bin = cv.threshold(img_gray, th1, th2, cv.THRESH_BINARY...else: plt.imshow(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))#cv用的BGR，需要转换为RGB plt.show() 图像基础 A =...= cv.merge([b,g,r]) show(img2) img3 = cv.merge([r,g,b]) show(img3) 彩色图转换为灰度图 将三个通道进行加权 gray1 = 1/3
YUV转RGB的代码优化问题2.1 浮点转换2.2 浮点转整形2.3 浮点运算和整数运算在PC上模拟的效果3. x1000上进行对比测试3.1 使用软浮点测试一帧图像转换时间3.2 开启FPU后转换图像...YUV转RGB的代码优化问题 从原理上来说，对于一个YUV转RGB的代码，可以从浮点和浮点转整形这两种方式进行转换，而转成整数后又可以利用MXU进行计算，应该可以加快运算速度。...转换一帧图像需要的时间是137ms 浮点转整形运算时间 ? 经过转换只需要9ms。也就是说，将浮点转换成整形后，效率提高了15倍。...可见转换一帧图像后运算时间为12ms。 浮点转整形运算时间 ? 浮点转整形后速度还是要快一些。...依然和整形转换一帧图像时间差不多。和之前的猜想不相符，如果将几条乘法指令并行执行，可能会效果好很多，但实际测试发现优化好不了多少。后面再将加减法进行一下MXU的优化，看一下能不能有更好的优化方案。
将图片转换为灰度值图像用convert函数： 代码： from PIL import Image image = Image.open('lufei.png') m = image.convert('...将图片保存则用save函数： m.save('lefei.png') 如果想将灰度值还原为rgb的格式，只需要底下在写一条句子，将L换成RGB 将灰度值反相，可以得到一种不一样的效果，将灰度值转为矩阵...image = Image.open('lufei.png') im_point = image.point(lambda x:x*2.5) im_point.show() 小应用： 利用python做一个图像转字符串...首先导入PIL库和numpy库 读取图片，并将图片重新调整大小，接着转换为矩阵，转换为矩阵的时候， 矩阵是一个（x，y，z）的数据，x和y是他的长和宽，然后z是他的rgb数值，0就是r，1就是g，2就是...然后定义一个数值转换为字符的字符表备用 接着做一个转换函数，按一定比例，将一定的rgb数据转为特定字符，接着再利用之前获取到的矩阵的长度和宽度，获取矩阵的像素的rgb数据，传给转换函数C，再将获得到的字符串写入文本文件即可
RGB -> GRAY 注意RGB可以转灰度，灰度不能转RGB 转换公式：gray = 0.299 x R + 0.587 x G + 0.114 x B RGB -> HSV RGB转HSV...公式为 OpenCV提供了函数cv.cvtColor()可以将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。...imgGRAY = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2GRAY) # BGR 转换为灰度图像 imgHSV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HSV...) # BGR 转换为 HSV 图像 imgYCrCb = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YCrCb) # BGR转YCrCb imgHLS = cv.cvtColor...) # BGR 转 YUV 图像 # 调用matplotlib显示处理结果 titles = ['BGR', 'RGB', 'GRAY', 'HSV', 'YCrCb', 'HLS', 'XYZ',
cityscapes\cityscape_voc_clean\JPEGImages_jpg\\"names=os.listdir(dirname_read)count=0for name in names: img...", name) r,g,b=img.split() img=Image.merge("RGB",(r,g,b)) to_save_path = dirname_write...+ name img.save(to_save_path) count+=1 print(to_save_path, "------conut：",count
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...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...，flag) 参数说明 参数1 ：待转化图像 参数2 ：flag 就是转换模式 cv2.COLOR_BGR2GRAY ：彩色转灰度 cv2.COLOR_GRAY2BGR：单通道转三通道 #...转化的方法 opencv自带的方法转 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) numpy转 img[:,:,::-1] #列左右翻转 示例： import cv2 import...) # 用opencv自带的方法转 img_cv_method = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 用numpy转，img[:,:,::-1]列左右翻转 img_numpy_method
第二种是想实现保存JPG图像是压缩质量的预览，这个我在示例代码中做了一个简单的工程，大家可以参考。...很多朋友都会用GDI+的GdipSaveImageToFile函数将图像保存为JPG文件，要获得对应的JPG字节流，一些折中的办法就是保存为文件后再通过二进制读取他，这实在是个弯路，在GDI+中还有一个函数...GdipSaveImageToStream可将图像数据直接压缩为你指定格式的流对象。...同GdipLoadImageFromFile一样，对应也有GdipLoadImageFromStream函数，将流对象转换为Bitmap。...列举转换为JPG字节流的部分代码如下： 1 Public Function GetJpgArrayForm24Dib(Img As StdPicture, Optional Quality As Long
# 输出图片类型,uint8为[0-255] print(img) # 输出所有像素的RGB值,一个像素RGB为[0-255 0-255 0-255] plt.imshow(img) # 将图片img插入画布...) #输出imgL所有灰度值,长度为imgL.size的numpy数组 io.imsave('img.png',img) #将img储存名为img.png的图片 io.imshow(img) #图片img...插入画板 io.show() #展示画板 imgl = io.imread('PicName.jpg') #读取图片 imgl = color.rgb2grey(imgl) #转换为灰度模式 print...； 转灰度图：transforms.Grayscale； 依概率p转为灰度图：transforms.RandomGrayscale； 线性变换：transforms.LinearTransformation...(0.2, 0.2, 0.2), # 加入随机旋转 transforms.RandomRotation(5), # 将图片转换为
一、实现原理 对于一幅图像而言，总是可转换成取值范围在[0, 255]之间灰度图像，将灰度图用最大灰度值作归一化处理，归一化后的值作为像素点所在位置的灰度密度；对于汉字而言，往往具有不同数量和形状的笔画...不难看出，算法主要包括两个部分：一是建立一个汉字密度库，包含汉字与其密度；二是实现汉字密度与图像灰度密度之间的转换。...二、实现过程 2.1 基于汉字库创建汉字密度库 % 字符转密度值 clc;clear;close all; % 加载字库集，可以自由定义字库集 load('str.mat'); N = size(str...= imresize(x,[len,len]); % 将RGB图像转换为灰度图像 img = double(rgb2gray(x)); % 将灰度值用最大值归一化，越亮密度越低，越暗密度越高 img...= 1 - img/255; % 由于文字最大密度不能到1，而灰度密度可以取1，因此需要对文字的密度值进行缩放 enlarge = max(img(:))/max(strR(:)); % 初始化对应编码
转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('..... im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100...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...) cv.imshow('LAB', lab) 2.4 BGR转换为RGB # BGR to RGB rgb = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) cv.imshow...('RGB', rgb) 2.5 HSV转换为RGB # HSV to BGR lab_bgr = cv.cvtColor(lab, cv.COLOR_LAB2BGR) cv.imshow('LAB...参考 python图像数组操作与灰度变换
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