在Android中,若想將整張圖片轉成灰階效果其實有更簡便的方式,只要透過ColorMatrix類別的setSaturation函式將飽和度設為0即可.(您也可以試試從0~1之間的值,看看不同飽和度的效果) 詳細方法如下: //colorBitmap為原始Bitmap,grayBitmap則用來存放處理過後的灰階Bitmap Canvas canvas = new Canvas(grayBitmap); Paint paint = new Paint(); ColorMatrix colorMa…

% 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)…

//将一张彩色图片转成灰度图: //////////////////////////// #include<cv.h> #include<cvaux.h> #include<highgui.h> #include<ml.h> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { IplImage *src=0; src=cvLoadImage("…

imread函数读入图像: 只需要将imread的第二个参数置为0即可. Mat imread(const string& filename, intflags=1 ); 第一个参数是载入图片名,第二个参数是int类型的flags,为载入标识,它指定一个加载图像的颜色类型.自带缺省值1. enum { /* 8bit, color or not */ CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED  =-1, /* 8bit, gray */ CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE  =…

python写法: import cv2 img = cv2.imread(img_dir, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite(dis_dir, img) imread的flag为-1的时候要返回原图同时带alpha通道,这个通道用来记录图像中的透明度信息 https://blog.csdn.net/tiankongtiankong01/article/details/80043214 stixel-world读入图片就需要读入透明度信息…

这是我入门机器视觉的系列学习经验之开篇,本来想着依靠opencv快速实现一些功能,但是想了一下既然是学数学的,还是应该自己多算算,写一些自己理解的东西才好. 入门篇很简单,就只是实现了转化成灰度图以及模糊(去噪点),模糊功能写得很简单.文章基于C#实现. 首先新建一个winform程序,添加一个picturebox和一个botton按钮,在解决资源管理器里面新建一个类,本文我取名为Greyand3_3.cs, using System; using System.Collections.Gene…

package com.example.yanlei.wifi; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.os.Bundle; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.view.View; import android.view.View.OnClickListener; imp…

当初是自己要装X,非要用c来写信息隐藏作业,装了X,就得付出实践.查了好久资料,到期末才把作业交了,这里总结一下. 这道题是将真彩图转换为灰度图. 关于BMP文件结构,这是困扰了我好久的问题,上网查了很久图片的知识才弄明白 BMP文件包括以下几部分(具体结构在程序中说明): 位图文件头 位图信息头 调色板 位图数据 结构体内存对齐原则对于pragma pack(n) 当成员大小小于n时,每个成员存储的起始位置要从该成员大小的整数倍开始,否则从n的整数倍开始 成员是结构体时相对于起始偏移是以其内部…

在之前成功绘制变色的几何图形之后,今天利用Openg ES的可编程管线绘制出第一张纹理. 学校时候不知道OpenGL的重要性,怕晦涩的语法.没有跟老师学习OpenGL的环境配置,现在仅仅能利用cocos2dx 2.2.3 配置好的环境学习OpenGL ES. 源码来自<cocos2d-x高级开发教程>,凝视是本人的. 要形成屏幕的像素也是个矩形(或者圆形区域) 所以我们仅仅要记住,MaxS是纹理宽度除以对于的屏幕像素点的宽度,也就是纹理铺放在x轴像素点个数,相应为纹理坐标的x轴 MaxT是纹理…

比如你在mnist的prototxt中定义图输入是单通道的,也就是channel=1,然后如果直接调用classify.py脚本来测试的话,是会报错,错误跟一下类似. Source param shape is 128 3 32 32; target param shape is 128 1 32 32. 意思就是网络要求输入是1 channel,而你读入的数据是3 channels. 即使你再调用这个脚本之前,已经把图转换成灰度图了,也是不行. 那是因为caffe.io.load_image读…