先来了解一些概念: 1.RGB是一种加色模型,就是将不同比例的Red/Green/Blue混合在一起得到新颜色.通常RGB颜色模型表示为: 2.HSB(HSV) 通过色相/饱和度/亮度三要素来表达颜色. H(Hue):表示颜色的类型(例如红色,绿色或者黄色).取值范围为0—360.其中每一个值代表一种颜色. S(Saturation):颜色的饱和度.从0到1.有时候也称为纯度.(0表示灰度图,1表示纯的颜色) B(Brightness or Value):颜色的明亮程度.从0到1.(0表示黑色,

在做立体匹配求深度图的时候遇到这个问题,用惯了matlab的rgb2gray,倒是不熟悉python的实现,在网上找到了相关方案,记下来已作备用 RGB到灰度图转换公式: Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B 自定义转换函数: import numpy as np def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.144]) 调用: grayPic = rgb2gray(rgbPic) 即可.

一.前言 最近学习牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理原理及应用>的第六章直方图操作,由于需要将捕获的图像转换为灰度图像,因此在之前代码的基础上加入了RGB图像转灰度图像的算法实现. 2020-02-29 10:38:40 二.RGB图像转灰度图像算法原理 将彩色图像转换为灰度图像的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等.输出后便可以得到灰度图像,另一种是转换为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图 像的亮度和浓度,所以只输出Y分量,得到图像就是灰度图像.

----本文摘自作者ZYL910的博客 一.基础  对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式: Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二.整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法. 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法: Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算.注意后面那个除法是

一.基础  对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式: Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二.整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法. 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法: Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算.注意后面那个除法是整数除法,所以需要加上500来实现四舍五

以前看到三原色的图案,一直很好奇是如何画出来.后来终于搞清楚了,其实很简单,实际上就是RGB三个分量的"位与"运算. 下面给出Win32绘制三原色图案的例子,特此记录在此: #include <windows.h> LRESULT CALLBACK WndProc(HWND,UINT,WPARAM,LPARAM); int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance,HINSTANCE hPrevInstance,LPSTR lpCmdLine,i

RGB & HSV 英文全称 RGB - Red, Green, Blue HSV - Hue, Saturation, Value HSV --> RGB 转换公式 HSV --> RGB 颜色表 RGB --> HSV 转换公式 RGB --> HSV 颜色表 参考资料 1.RGB to HSV conversion | color conversion http://www.rapidtables.com/convert/color/rgb-to-hsv.htm 2.

首先,介绍第一种方法, 使用  PIL  库,   PIL库是一种python语言常用的一个图形处理库. 关于   PIL  库的安装本文就不介绍了. from PIL import Image I = Image.open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\timg.jpg') I.show() L = I.convert('L') L.show()L.save('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\tim

以前看到三原色的图案,一直很好奇是如何画出来.后来终于搞清楚了,其实很简单,实际上就是RGB三个分量的"位与"运算. 下面给出Win32绘制三原色图案的例子,特此记录在此: #include <windows.h> LRESULT CALLBACK WndProc(HWND,UINT,WPARAM,LPARAM); int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance,HINSTANCE hPrevInstance,LPSTR lpCmdLine,i

MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换 [rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数 MidGrayPic = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵,这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图

1.halcon代码,并导出成C# read_image (Demo, 'C:/Users/user/Pictures/demo.jpg') dev_display (Demo) rgb1_to_gray (Demo, GrayImage) dev_display (GrayImage) 2.新建WinForm项目后,配置Halcon引用(鼠标右键)——添加引用,找到Halcon安装目录的bin\dotnet35\halcondotnet.dll 工具箱(空白处鼠标右键)——选择项,.NET F

1.1彩色空间 颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,它具有色调.饱和度和亮度三个特性.物体的颜色不仅取决于物体本身,还与光源.周围环境的颜色,以及观察者的视觉系统有关 1.1.1颜色的基本特性 1.光与颜色 从根本上讲,光是人的视觉系统能够感知到的电磁波,其波长在380nm--780nm之间,正是这些电磁波使人产生了红.黄.蓝等颜色的感觉.光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ,其中λ是波长,当一束光的各种波长的能量大致相等时,我们称其为白光,否则称其为彩色光.若一束光中只包含

RGB颜色空间 在RGB中,一幅图像有三个独立的图像平面或通道组成:红,绿,蓝(以及第四个通道透明度). RGB颜色表 资料:网络  ◇  编制:王践舜 RGB(255,23,140)是光的三原色,也即红绿蓝Red.Green.Blue,它们的最大值是255,相当于100%. 白色:rgb(255,255,255) 黑色:rgb(0,0,0) 红色:rgb(255,0,0) 绿色:rgb(0,255,0) 蓝色:rgb(0,0,255) 青色:rgb(0,255,255) 紫色:rgb(255,

本文章会详细的介绍RGB颜色空间与RGB三色中色调.饱和度.亮度之间的关系,最后会介绍HSV颜色空间! RGB颜色空间 概述 RGB颜色空间以R(Red:红).G(Green:绿).B(Blue:蓝)三种基本色为基础,进行不同程度的叠加,产生丰富而广泛的颜色,所以俗称三基色模式. RGB三原色起源于上世纪初1809年Thomas Young提出视觉的三原色学说,随后Helmholtz在1824年也提出了三原色学说:即:视网膜存在三种视锥细胞,分别含有对红.绿.蓝三种光线敏感的视色素,当一定波长的

转载自:  http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915754 最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常 见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题.本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给 出实现的C代码. 在进行视频流目标识别与跟踪时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像

RGB三原色是基于人肉眼对光线的生理作用.人眼内有三种椎状体“对这三种光线频率所能感受的带宽最大,也能独立刺激这三种颜色的受光体”,因此RGB称为三原色.比如,黄色波长的光对人眼的刺激效果,和红色与绿色同时刺激人眼相同,所以,对人来说R+G=yellow,即(255,255,0).   相对于RGB,HSB(也叫HSV)模式更便于描述人眼对与颜色的感觉.如图的HSB椎形坐标,横截面从下往上亮度值从0%到100%递增:横截面的中心点是灰色的,随着半径增大,饱和度从0增大到100%:色相取值0°~3

本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出Emgu CV实现的代码. 一.灰度化原理及数学实现(转载自——<图像灰度化方法总结及其VC实现> 该篇文章使用opencv实现,后面附有代码,可以好好学习一下,比我写的好\(^o^)/~) 图像处理时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像进行灰度化,这是因为黑白照片数据量小,相比彩照更易实现实时算法,另一方面黑白照片是由未处理的光线所形成的照片,因此从图像处理学角度来看,这种未经特殊滤光处理的图片所涵盖的信息更有价值. 目前,在图像

Qt生成灰度图(转载)   项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来

一．RGB模型与YUV模型 1.RGB模型 我们知道物理三基色分别是红(Red).绿(Green).蓝(Blue).现代的显示器技术就是通过组合不同强度的红绿蓝三原色,来达成几乎任何一种可见光的颜色.在图像储存中,通过记录每个像素的红绿蓝强度,来记录图像的方法,称为RGB模型 (RGB Model).常见的图片格式中,PNG和BMP这两种就是基于RGB模型的. 2.YUV模型 除了RGB模型外,还有一种广泛采用的模型,称为YUV模型,又被称为亮度-色度模型(Luma-ChromaModel).它

转自:https://www.cnblogs.com/hzl6255/p/5470583.html 阅读目录 1. 介绍 2. 接口类型 3. RGB 4. YUV 5. FOURCC 回到顶部 1. 介绍 Video的显示离不开LCD, 所以这里简单介绍一下LCD的接口和RGB LCD的全称是Liquid Crystal Display 的简称, 即液晶显示器LCD目前已经取代CRT, 成为TV.PC等的标配 回到顶部 2. 接口类型 首先我们以传递的信号类型来区分主要有两大类:- 模拟信号: