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不就是取RGB吗？
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彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值（是一种广义的提法），转化的方法看应用的领域而定，一般按加权的方法转换，R， G，B 的比一般为3：6：1。
任何颜色都由红、绿、蓝三基色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：
1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11
2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100
3.移位方法：Gray =(R*77+G*151+B*28)>>8;
4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;
5.仅取绿色：Gray=G；
通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。
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不是彩色图像灰度化，现有的就是16位的灰度图像。
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就是说你的图片是 PixelFormat.Format16bppGrayScale 格式的
可通过 BitmapData 锁定图片数据，直接读取出灰度数据，由于 每像素 16 位（2个字节）即 UINT16
也可以用文件流方式跳过头（52字节）直接读取
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把你的图片放到网盘上，给我看看
如果你把图片用 GDI 打开，那么 PixelFormat 是会变的
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你好，我用vtkvolume16reader读16位灰度图有错位问题，使用你说的“跳过52字节的头”方法，图像错位被极大改善了，但仍有像素级的小幅度错位，不是完美的，请问为什么这个头是52字节呢？
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https://blog.csdn.net/flyfight88/article/details/8504326看一下这个
- 灰度、灰度级、分辨率、像素值；
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- 相关文章请查阅csdn IT1995博客
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- 2、图像灰度变换，加法减法乘法除法差异最大处理
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- OpenCV计算图像灰度均值
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- C++获取一幅彩色图片的灰度值，存入文件
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- VTK修炼之道28：图像统计_灰度直方图计算
- 1.<em>灰度图像</em>直方图rnrnrn直方图统计是图像处理中的一个非常重要的操作。VTK中实现直方图统计功能的filter是vtkImageAccumulate。其将每个组分的数值范围划分为离散的间隔，然后统计每个灰度间隔上的像素数目。vtkImageAccumulate输入和输出都是vtkImageData类型，因此直方图也可以看做是一幅图像；对于输入图像的像素数据类型可以是任意的，但是最大支持3个组分
- C#+EmguCV：图像灰度化和二值化（VS2010窗体+代码）
- 一、EmguCV图像灰度化nnnn分享给有需要的人，代码质量勿喷。nnn//原始图像nBitmap xjBitmapOld = (Bitmap)this.pictureBox1.Image;n//灰度化nImage<Gray, Byte> xjImageGray = new Image<Gray, Byte>(xjBitmapOld);n//显示nthis.pictureB...
- qt编写的解析16位深tiff灰度图的程序
- 1.该程序用QT开发，实现图片导入、显示、缩放、拖动及处理（冷暖色、灰度、亮度、饱和、模糊、锐化）。 经实测，我写的这个软件在导入10000*7096像素的超大图片的时候，缩放的速度比2345看图软件还快，2345缩放超大图会卡顿，但本软件不会^_^ 关于程序中缩放拖动部分的说面参见我的博客https://blog.csdn.net/weixin_43935474/article/details/89327314； 2.载入图片后，鼠标移动的时候可以显示鼠所在点的图像的坐标以及灰度； 3.缩放的时候，图片右上角可以显示当前图片的缩放比例； 4.用户可导入<em>16位</em>深的tiff灰度图文件（一般来说是由相机拍摄的灰度图数据），导入<em>16位</em>深的tiff的时候，用户需要先点击界面左上角的checkbox，然后再导入tiff图片，否则图片解析不出来。 注：Qt自带的QImage只能导入8位深的tiff灰度图，如果用qt的QImage导入<em>16位</em>深的灰度图，图像数据会被强制转换成argb格式的图像，数据就被更改了，所以我自己编写一个解析tiff文件的功能，我翻阅了很多博客，其中如下链接给我的帮助最大： https://blog.csdn.net/chenlu5201314/article/details/56276903 上述博客作为详细解析tiff文件结构的说明文档，写的非常详细，我也是根据上面的内容，自己编写了一个解析tiff文件的类（当然功能很少，只能解析符合特定条件的tiff文件） //************************************************************ //by Bruce Xu //注：解析tiff的类只解析特定的tiff文件！ //1.解析的tiff文件中只存在一幅图，如果文件中存在多幅图，本类不支持解析！ //2.图像数据为8位或<em>16位</em>深度的灰度图，如果是其他类型的图片，本类不支持解析！ //3.图片没有被压缩过！ //************************************************************
- 灰度比特平面
- 像素是由比特组成的数字。rnrn例如，在256级的灰度图中，每个像素是由8比特（也就是1个字节）组成的。rnrn代替突出灰度级范围，我们可以突出特定比特来为整个图像的外观做出贡献。rnrnrnrnrn一幅8比特图像，可以认为是8个1比特的平面组成，其中平面1包含图像中所有像素的最低阶比特，而平面8包含图像中所有像素的最高阶比特。rnrnrnrnrn显示一幅8比特图像的第8个比特平面并不困难，可对它
- 图像处理（求图像面积、灰度统计）
- 对图像的处理，求出图像的面积，对灰度图进行统计
- python图像数组操作与灰度变换
- Python图像数组操作使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理numpy简介：NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础
- 用matlab绘制图片灰度的三维图像
- 为了便于观察图像的像素值分布，我们常常需要将<em>灰度图像</em>化成三维图，观察起来更加直观。mesh（）画出来的图可能发生垂直镜像，只要再镜像一次就好了，mesh（flipdim（你的图，1））。
- Python图像处理（一）【灰度化、二值化、灰度变换】
- 11111.灰度化1.1浮点算法1.2.整数算法1.3.平均值法1.4.移位法1.5.单通道法（只取绿色通道）2.二值化2.1.取中间阀值1272.2.取所有像素点灰度的平均值3.灰度变换3.1.反相3.2.将像素值变换到100~200之间3.3.将像素值求平方，使较暗的像素值变得更小3.4.灰度变换函数对比rn原图如下rnrn1.灰度化rnrnrn参考《Python图像灰度变换及图像数组操作》实现以下几种灰...
- java读取图像的rpg以及灰度值，可以对rgb进行修改后输出新图像
- java读取图像的rpg以及<em>灰度值</em>，可以对rgb进行修改后输出新图像/**n*java读取图像的rpg以及<em>灰度值</em>，可以对rgb进行修改后输出新图像n*/n File file = new File(filename);n BufferedImage BI = null;n try{n BI = ImageIO.read(file);
- 自己实现灰度图像增强（线性灰度增强）
- #include n#include nusing namespace std;nusing namespace cv;nvoid Tran_zeng(Mat &src,Mat &dst,uchar gMin,uchar gMax);nvoid Tran_zeng(Mat &src,Mat &dst,uchar gMin,uchar gMax)n{nndst=src.clone()
- 灰度图象的哈夫曼编码
- 灰度图象的哈夫曼编码
- java处理灰度图像时的问题
- [size=large]周六终于可以搞点自己的事情了...对于java图像处理来说，我还在门槛上徘徊，下面就将碰到的几个问题写下来：rn1 在读入<em>灰度图像</em>时，inputImage = Toolkit.getDefaultToolkit().getImage("\\inputImage.jpg");无法读入<em>灰度图像</em>；rn 改为rn File inputFile = new File("\\i...
- matlab 计算图像熵，灰度均值，方差的程序
- 使用该.m文件可以计算二维图像的信息熵，平均灰度
- BMP图的格式以及C语言读取8位灰度图
- BMP文件的格式:BMP文件在实际存储中包含以下的数据:n 1.位图文件头 占用14个字节n//文件信息nunsigned short bfType;//文件类型,ASCII字符BM;nn//位图文件头 ntypedef struct{n unsigned long bfSize;//文件大小n unsigned short bfReserved1;//备
- Halcon灰度值参数修改指南
- gray_value_interpolation
- matlab 图像灰度值变换至指定范围，求转换方程
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- 灰度膨胀和腐蚀算法
- 灰度膨胀算法：rn1、膨胀可以使一个孤立的高亮噪音扩大化。rn2、可以使用物体的一些高亮度的关键细节丢失。rnrnrnrnrnrnrn灰度腐蚀算法：rn1、腐蚀可以使一个孤立的低亮噪音扩大化。rn2、可以使用物体的一些低亮度的关键细节丢失。
- opencv读取图像像素值读取并保存到txt文件（二）灰度图
- #include "stdafx.h"n#include"cv.h"n#include &lt;stdlib.h&gt;n#include &lt;stdio.h&gt;n#include &lt;math.h&gt;n#include &lt;fstream&gt;nn#include &lt;string&gt;n#include "iostream"n#inclu
- 通过Bitmap获取灰度值，进行反色
- 通过bitmap获取<em>灰度值</em>，来判断是否是浅色的图片，进而可以进行一些类似反色的逻辑。
- 灰度图像边缘检测算法的matlab实现
- 一个matlab编写的实用的<em>灰度图像</em>边缘检测算法，实时性较好，算法效果较高。
- matlab中的灰度直方图及imhist函数
- 灰度直方图 灰度直方图描述了一幅图像的绘图统计信息，主要应用于图像分割和图像灰度变换等处理过程中。从数学上说它是一个关于灰度的函数，如令x表示<em>灰度值</em>(一般0≤x≤255)，则f(x)表示当x为特定灰度时，一幅图像上<em>灰度值</em>为x的像素的数量，要注意的是这里的函数f(x)是一个离散的函数。从图形上来说，灰度直方图就是一个二维图，横坐标表示<em>灰度值</em>（灰度级别），纵坐标表示具有各个<em>灰度值</em>或者灰度级别的像素在图...
- 把图片解析并根据灰度打印字符
- package com.zb;rnimport java.awt.image.BufferedImage;rnimport java.io.File;rnimport java.io.IOException;rnimport javax.imageio.ImageIO;rnpublic class MyPic {rn/**rn * @param path 图片路径rn */rnpublic static void ...
- 数字图像处理---根据K均值聚类方法对图像灰度值进行分类和阈值化操作
- 一、K均值聚类方法概述：K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚
- 批量灰度图像转换成伪彩色图像，数据可视化，灰度图像上色
- 实验当中总要可视化自己的数据，比方说标签是33类，你要可视化，单纯的<em>灰度值</em>拉伸不明显，如果是11类那会明显很多，但是类别越多，边界线越模糊，所以最好还是上彩色图像。但是上色程序里面的颜色值又不能随机化，否则本次可视化结果和下一次就不一样了，不利于demo。所以可以写个python程序自动生成颜色数组，打个比方，我要生成matlab的：import randomnfor i in range(11,...
- opencv灰度直方图统计
- auto calcGrayHist=[](cv::Mat arg)->auto {n //opencv-master\modules\imgproc\src\histogram.cppn constexpr int channels[]={ 0 };n constexpr int dims=1;n constexpr int histSize
- OpenCV图像增强——通过扩展灰度范围来增加对比度
- OpenCV图像增强——通过扩展灰度范围来增加对比度
- 图像处理：图片像素深度unit16位转unit8位
- 一 背景n遥感图像一般像素深度比较高，基本的就是unit16了，但是如果想在OpenCV中正确使用，而且不丢失数据RGB三通道信息，就需要转为unit8才能进行其他分析。n二 分析nunit16的图像最大值为216-1 = 65535，而OpenCV中的图像最大值为28-1 = 255，当大于255时会自动变为255，这样数据信息就丢失了。下面代码采用的方式是线性缩放，将0到65535的数值线性缩...
- DICOM图像像素值、灰度值与CT值
- 做医学图像处理会涉及DICOM图像，初学者应该要对图像像素有一定了解，在对像素处理中会一些算法会利用的更好。nn图像<em>灰度值</em>的概念是什么？灰度也可以认为是亮度，简单说就是色彩的深浅程度。nn 实际上在我们的日常生活中，通过三原色色彩深浅的组合，可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多，也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富，能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度，能显示的颜色就...
- OpenCV读取yuv420对应的灰度图像
- OpenCV读取yuv420对应的<em>灰度图像</em>程序代码如下：#include n#include nusing namespace std;#define nWidth 448n#define nHeight 336n#define FrameSize nWidth*nHeight*3/2int main()n{n FILE *f ;
- C#｜RBG图像转灰度图像与图像灰度反转
- 在C#下对RBG图像进行转<em>灰度图像</em>与图像灰度反转操作的函数
- OpenCV 读取文件并转换灰度图像 并 边缘检测 代码
- OpenCV 读取文件并转换<em>灰度图像</em> 并 边缘检测 代码. 有代码
- opencv——利用Mat数组指针得到灰度图（4）
- 在上一篇的博客里面我实现了效果以及代码nn代码里面有几个难懂的地方。今天特地画出重点：nnvoid salt(cv::Mat image, int n)n{nn uchar* data = image.ptr<uchar>(0); nn //指针的定义nn uchar b = 0, g = 0, r = 0;nnn for (int i = 0; i <...
- 数字图像基本操作及灰度调整
- help===== Global Commands =====n\help (\?,\h) Print this help.n\sql Switch to SQL processing mode.n\js Switch to JavaScript processing mode.n\py
- halcon（改变图像灰度值）
- dev_clear_window ()ndev_close_window ()nnread_image (Image, 'printer_chip/printer_chip_01')nget_image_size (Image, Width, Height)ndev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)nnn*改变图像的...
- 基于置换和代换方法的灰度图像的加密
- 这是本萌新的信息安全课程的大作业 ： n下面是本作业的基本概念： n1、<em>灰度图像</em>： n灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。<em>灰度图像</em>与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，<em>灰度图像</em>在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。 n2、信息熵： n某种特定信息的
- opencv-python 图像灰度变换
- 灰度变换作为一种图像预处理技术可以显著的改善图像的质量，下面将介绍几种灰度变换的方法n1. gamma 变换n Gamma变换是对输入图像<em>灰度值</em>进行的非线性操作，使输出图像<em>灰度值</em>与输入图像<em>灰度值</em>呈指数关系：ns=crλs = cr^{\lambda}s=crλn这个指数即为Gamma。nGamma变换就是用来图像增强，其提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变...
- halcon 16bit与8bit图像数据相互转换
- dev_open_file_dialog ('read_image', 'default', 'default', Selection)nread_image (Image, Selection)nn** 1. 寻找彩色图像中亮度最大的通道ndecompose3 (Image, ImageRed, ImageGreen, ImageBlue)nmin_max_gray (ImageRed, Ima...
- 使用K-means算法聚类灰度图
- github数据集: 智能算法的课件和参考资料以及实验代码nn我们可以用k-means算法将灰度图分成N个梯度nn我们知道，一般的彩色图像指的是在RGB颜色空间下的图像，这样的图像三个通道分别是R（red）G（green）B（blue）。而灰度图指的是单通道的，将三通道的图像转为单通道常用方法有YUV法和平均法。nn nn如何将一幅彩色图像转换为灰度图呢？根据人眼对红绿蓝三色的敏感程度，可以使用以...
- python全局灰度线性变换——自由设定图像灰度范围
- 全局线性变换的公式是s = (r-a)*(d-c)/(b-a)+c，其中a、b是原图片的灰度最小值和最大值，c、d是变换后的<em>灰度值</em>的最小值和最大值。r是当前像素点的<em>灰度值</em>，s是当前像素点变换后的<em>灰度值</em>。该公式可自己画出一个坐标，利用相似三角形性质可轻易得出。所以只要我们得到一个图片的灰度范围，我们就可以自由变换到指定的灰度范围，这种灰度变换也是图像增强的一部分。下面的示例能清晰看出变换后的效果。除...
- Qt QImage+QCustomPlot实现灰度直方图
- 初学数字图像处理。这里是使用QImage结合QCustomPlot实现一个图像的灰度直方图的展示。由于是初学，错误的地方，欢迎大家拍砖。nnnnQt提供了QImage类，可以直接访问和操作像素。QCustomPlot用于展示灰度直方图。nn nn几个概念：nn <em>灰度图像</em>不同于黑白图像。黑白图像只有黑色和白色，<em>灰度图像</em>除了黑色和白色之外，还有许多级的颜色深度。可以认为黑白图像是灰度...
- 黑白图像与灰度图像
- <em>灰度图像</em>（通常意义上的黑白图像）nnn图像的每个像素只有一个亮度信息的单色图像。其中的亮度信息，采样自从白色与黑色之间划分的若干等级。例如，下面两幅图像为灰度信息描述的图像。nnn灰度阶： 从白色到黑色划分的等级数。一般为2^n，常用的灰度阶为256，用单个字节（8bit，256=2^8）就可以存储每一个<em>灰度值</em>。nnn黑白图像n真正的黑白图像（也称为二值图像）是由黑色和白色两种
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我们是很有底线的