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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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灰度恢复 - 华为OD机试题

题目描述 黑白图像常采用灰度的方式存储,即图像的每个像素填充一个灰色阶段值,256节阶灰是一个灰阶值取值范围为0-255的灰阶矩阵,0表示全黑,255表示全白,范围内的其他值表示不同的灰度。...如此,图像软件在打开此格式灰度的时候,就可以根据此算法从压缩数据恢复出原始灰度矩阵。 请从输入的压缩数恢复灰度原始矩阵,并返回指定像素的灰阶值。...输入描述 10 10 255 34 0 1 255 8 0 3 255 6 0 5 255 4 0 7 255 2 0 9 255 21 3 4 输入包行两行,第一行是灰度压缩数据,第二行表示一个像素位置的行号和列号...系保证输入的压缩数据是合法有效的,不会出现数据起界、数值不合法等无法恢复的场景; 2、系统保证输入的像素坐标是合法的,不会出现不在矩阵中的像素; 3、矩阵的行和列数范图为:(0,100]; 4、灰阶值取值范:

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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。...我们先说说这张叫做Normal Map的。这张图中存储的东西是每个原始表面法线的迭代,说起来有点复杂,但是不难理解。...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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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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图像增强:灰度变换(Python实现)

现有的图像增强的方法非常多,今天我们主要介绍空间域中的灰度变换方法,并用Python将其一一实现。灰度变换也被称为图像的点运算(只针对图像的某一像素点),是所有图像处理技术中最简单的技术。...我们首先对所有原始图像都进行如下的读取,转换为灰度图像,并且读取图像的长宽。...Image.open(img_path) image=image.convert('L') x=image.size[0] y=image.size[1] Image negatives 图像像素反转变化,用互补灰度代替原灰度...若是8位的灰度,则原来像素值为0的转为255,如下面公式所示。 s=255−r 此操作能够有效地增强黑色区域中的一些白色或是灰色细节,比如下图, ?...for i in range(256): table.append(40*math.log1p(i)) image=image.point(table,'L') ——END—— 推荐阅读 我用Python

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