----opencv学习

OpenCV学习笔记2.1 如何访问像素及c++随机数使用方法

总述：第二章的内容主要是对图像的元素即像素进行操作，对于二维灰度图来说像素值是八位即从0到255，0代表黑色255代表白色。彩色图像有三个通道按顺序来是蓝色、绿色、红色。故彩色图像的像素值为一个三维向量（B,G,R)一、如何访问像素点方法1：使用at（col，row）=xxx对于彩色图：image.at（col，row）[channel]=xxx常用的数据类型对于灰度图来说比如有符号数char与无
拼搏的人·2020-07-08 02:53

OpenCV学习笔记——卷积与滤波

卷积1、表达式卷积是一种数学算子。表达式为：以上是一维卷积，而在图像处理中，我们常用二维卷积。表达式为：（其中，g称为滤波器，一般为3*3矩阵）2、计算方法让滤波器g(x,y)左右上下翻转，得到g(-x,-y)，然后从左到右、从上到下扫过原始数据。**让滤波器的每行每列与原始数据对应的每行每列做乘积并求和。**得到的数即为卷积结果，将其放于一个新的表中。g(x,y)翻转的原因是为了满足在与“1”数
过客朔越·2020-07-08 02:01

openCV学习笔记十七：摄像头中运动物体检测

我们知道视频都是由一帧一帧图像构成的，利用帧差法，相邻两三帧图像像素之间的差异性判断是否有运动目标。基本步骤相邻帧相减------阈值处理------去除噪声（腐蚀滤波）------膨胀连通------查找轮廓------外接矩形//Acodeblockvarfoo='bar';帧差法代码如下：#include#include#includeusingnamespacestd;usingnames
楼阁之束·2020-07-08 02:36

openCV学习笔记十九：人脸检测

首先我们的人脸检测实验中需要两个训练好的文件放在我们主程序目录下，如图所示：这是两个文件的链接链接：https://pan.baidu.com/s/141rwGLrnPUV7S1WSPfV4kQ提取码：paqd在人脸检测中我们只需检测到人脸和眼睛部位//Acodeblockvarfoo='bar';图片中的人脸检测#include#include#include#includeusingnames
楼阁之束·2020-07-08 02:36

openCV学习笔记六：指针访问图像像素

像素存放于图像的二维矩阵中，我们可以以指针形式访问二维矩阵的行列，从而达到访问像素的目的。简单应用图片雪花效果：代码如下：#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){Matimg=imread(“1.jpg”);//默认三通道彩色读取imshow(“sr
楼阁之束·2020-07-08 02:36

openCV学习笔记二：摄像头的读取，显示及按键截屏保存一帧图像

代码如下：#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){VideoCapturemv(0);Matfrem;while(1){mv>>frem;namedWindow(“摄像头窗口”);imshow(“摄像头窗口”,frem);charc=(char)wa
楼阁之束·2020-07-08 02:36

openCV学习笔记十八：摄像头中的色彩跟踪

在本节内容会涉及前面的鼠标操作同时涉及两个函数cvtColor（）、inRange（）等。首先我们会利用鼠标操作在摄像头的图像中点击拉取一个范围，在这个范围中我们利用颜色空间转换，BGR图像转换为HSV，我们可以用它来提取一个彩色的物体。↔灰色,BGR↔HSV等等提取标志并跟踪。//Acodeblockvarfoo='bar';代码如下：#include#include#include#inclu
楼阁之束·2020-07-08 02:36

openCV学习笔记四：openCV上绘制图形

绘图函数：绘制直线：line()绘制圆：circle()绘制矩形：rectangle()绘制椭圆：ellipse()添加文字：putText()实例代码如下：#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){Matimg(300,300,CV_8UC3,Sca
楼阁之束·2020-07-08 02:36

openCV学习笔记一：装载、显示图像并在图像上写字画图

最近我在系统的学习openCV，我将学习笔记放到这里，希望能对大家有帮助！图像的载入，显示并在图像在写字画图：代码如下：#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){MatsrcImage=imread(“1.jpg”);//创建一个空对象，载入图片，图片
楼阁之束·2020-07-08 02:35

Opencv学习笔记七（梯度算子、锐化）

Sobel算子卷积的作用除了实现图像模糊或者去噪，还可以寻找一张图像上所有梯度信息，这些梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级、抽象的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用。Sobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子，其本质是基于图像空间域卷积，背后的思想是图像一阶导数算子的理论支持。OpenCV实现了基于Sobel算子提取图像梯度的API，表示
野犬1998·2020-07-08 02:51

Opencv学习---定义ROI（感兴趣区域）

功能简述：在原始图片上定义一个ROI，并插入logo图片到该区域。代码如下：#include#includeintmain(intargc,char**argv){cv::Matsrc,dst,logo;src=cv::imread("D:/VS2015_Projects/opencv_workspace/img/opencvtest.jpg");logo=cv::imread("D:/VS201
人间凑数·2020-07-08 01:21

python OpenCV学习笔记（五）：色彩空间

文章目录1.常用色彩空间2.常用色彩空间之间的转换3.追踪视频/图像中指定颜色区域4.通道分离5.通道合并5.给某一通道赋值1.常用色彩空间RGBHSVH：0——180S：0——255V：0——255HISYCrCbYUV2.常用色彩空间之间的转换defcolor_space_demo(image):gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imsho
独行汪汪汪·2020-07-08 00:59

python OpenCV学习笔记（二）：视频加载、展示、存储

文章目录1.从摄像头捕获视频2.保存视频1.从摄像头捕获视频OpenCV提供了一个非常简单的接口，用来相机捕捉实时流。任务：从相机中获取一个视频，把它转换成灰度级的视频并显示出来。要捕获一个视频，你需要创建一个可视的对象cv.VideoCapture()。参数可以是设备索引，也可以是视频文件的名称（这里用视频文件名称）。设备索引只是指定哪个摄像头的号码，如0、1、2。importcv2ascvca
独行汪汪汪·2020-07-08 00:28

opencv学习笔记十一：Sobel、Scharr、laplacian三种图像梯度算子的对比

图像梯度-Sobel算子dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize)ddepth:图像的深度,也即存储的数据类型，-1表示和原来的数据类型一样，是int8类型；一般不这么使用，下面会做解释dx和dy分别表示是否计算此轴的梯度ksize是Sobel算子的大小图像梯度-Scharr算子dst=cv2.Scharr(src,ddepth,dx,dy)ddepth:图像的深度
万能的小黑Alex·2020-07-08 00:43

opencv学习笔记十：使用cv2.morphologyEx()实现开运算，闭运算，礼帽与黑帽操作以及梯度运算

openvc中morphologyEx()函数是一种形态学变化函数。数学形态学可以理解为一种滤波行为，因此也称为形态学滤波。滤波中用到的滤波器(kernal)，在形态学中称为结构元素。结构元素往往是由一个特殊的形状构成,如线条、矩形、圆等。基本使用方式如下：cv2.morphologyEx(img,op,kernel)参数op的取值含义cv2.MORPH_OPEN开运算(open),先腐蚀后膨胀的
万能的小黑Alex·2020-07-08 00:43

opencv学习笔记二十一：使用HSV颜色空间实现颜色识别

一、颜色空间介绍RGB颜色空间是大家最熟悉的颜色空间，即三基色空间，任何一种颜色都可以由该三种颜色混合而成。然而一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，HSV(色调Hue,饱和度Saturation,亮度Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型。为什么会选择HSV空间而不是RGB空间?对于图像而言，识别相应的颜色在RGB空间、HSV空间或者其它颜色空间都
万能的小黑Alex·2020-07-08 00:43

opencv学习笔记十二：Candy边缘检测详解

Candy边缘检测的一般步骤使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。应用非极大值（Non-MaximumSuppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。1、高斯滤波器2、梯度和方向3、非极大值抑制4、双阈值检测下面介绍一下cv2.Cand
万能的小黑Alex·2020-07-08 00:43

opencv学习笔记——阈值分割

阈值分割基础理论二进制阈值化先选定一个特定的阈值量，比如：127新的阈值产生规则为：≥127的像素点，灰度值设定为最大值（如8为灰度值最大为255）thresh0,otherwisedst(x,y)=\begin{cases}maxVal\quadif\quadsrc(x,y)>thresh\\0,otherwise\end{cases}dst(x,y)={maxValifsrc(x,y)>thr
流牧·2020-07-07 23:54

opencv学习笔记——图像几何变换

图像几何变换图像缩放resize函数语法格式：dst=cv2.resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])cv2.resize(src,dsize,fx,fy)#dsize和fx,fy设置一个即可#src:原图像#dsize:缩放大小#fx,fy:缩放比例图像翻转语法格式：dst=cv2.flip(src,flipCode)filpCode=0
流牧·2020-07-07 23:53

opencv学习笔记——图像处理入门基础

图像处理入门基础图像是由像素构成的图像分类：二值图像：每个像素非黑即白灰度图像：像素值在0-255RGB图像：三个通道的像素值都在0-255opencv中彩色图像的通道顺序是BGR像素处理读取像素返回值=图像[位置参数]灰度图像，返回灰度值p=img[88,142]BGR图像，返回为B,G,R的值blue=img[18,125,0]green=img[78,125,1]red=img[78,125
流牧·2020-07-07 23:53

opencv学习笔记——图像运算

图像运算加法运算参与运算的图像大小、类型必须一致Numpy加法取模加法：结果=图像1+图像2像素值255，对255取模（255+58=（255+58）%255=58）产生这种结果的原因是，图像的数据类型是unit8，进行加法运算后，超出8位之外的部分会被舍弃，所以进行加法运算后的像素值始终小于255image1+image2OpenCV加法饱和运算：结果=cv2.add(图像1,图像2)像素值25
流牧·2020-07-07 23:53

opencv学习笔记——图像

图像读入图像retval=cv2.imread(文件名[,显示控制参数])文件名完整文件名参数cv.IMREAD_UNCHANGEN：不改变cv.IMREAD_GRAYSCALE：灰度显示cv.IMREAD_COLOR：彩色显示img=cv2.imread("d:\\image.jpg")显示图像None=cv2.imshow(窗口名,图像名)cv2.imshow("demo",image)#窗口
流牧·2020-07-07 23:53

1.7opencv学习笔记形态学操作

一.形态学操作：(1).开操作(open):先腐蚀后膨胀，可以去掉小的对象。(2).闭操作(close):先腐蚀后膨胀,可以填充小的洞（fillhole）(3).形态学梯度(MorphologicalGradient):膨胀减去腐蚀,又称为基本梯度（其它还包括-内部梯度、方向梯度）(4).顶帽(tophat):顶帽是原图像与开操作之间的差值图像(5).黑帽：黑帽是闭操作图像与源图像的差值图像二.实
科学无解·2020-07-07 23:31

OpenCV学习笔记-顶帽、黑帽、形态学梯度

一、顶帽又称礼帽，是原始图像与进行开运算之后得到的图像的差。因为开运算到来的结果是放大了裂痕或者局部低亮度的区域，因此，从原图中减去运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域，且这一操作和选择的核的大小相关。顶帽运算往往用来分离比邻近点亮一些的斑块。当一幅图像具有大幅的背景的时候，而微小物品比较有规律的情况下，可以使用顶帽运算进行背景提取。deftophat_demo(img)
Charles.zhang·2020-07-07 23:33

opencv学习笔记八：空间滤波

主函数如下：#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intarc,char**argv){Matsrc,dst;src=imread("1.jpg");if(!src.data){cout(3,3)<<0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);Matresult;filter2D(dst,result,dst.dep
东城青年·2020-07-07 20:24

opencv学习笔记四：像素操作

对图像像素值的获取，除了可以用指针访问得到以外，还可以通过以下方式获得，设读入一张图像为src：单通道图像：src.at(row,col);三通道图像,bgr三分量分别为：src.at(row,col)[0];src.at(row,col)[1];src.at(row,col)[2];#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacest
东城青年·2020-07-07 20:52

opencv学习笔记十六：像素重映射

像素重映射主要有水平方向映射和竖直方向映射，水平方向map_j=cols-j,左右两边像素对调，相当于水平镜像。竖直方向map_i=rows-i,上下两边像素对调，相当于竖直镜像。重映射API函数：remap(src,dst,map_x,map_y,INTER_LINEAR,0,Scalar(0,255,255));参数解释：原图像，目标图像，x方向映射表，y方向映射表，插值方法，边界填充方法，颜
东城青年·2020-07-07 20:52

OpenCV学习（1）-环境配置

最近需要学习OpenCV，但是记性不是很好，所以简单地记录一下，以备不时之需。本次学习主要是根据官网来的（网址：https://docs.opencv.org/master/d9/df8/tutorial_root.html）。1、下载官网上的Tutorial第一章介绍了各种环境下OpenCV的配置方法，其中Windows环境下有两种方式：下载已经编译好的库和自己下载源码自己编译，这里我的环境是W
hhcf2kkxx55_12·2020-07-07 20:28

Opencv学习笔记3--形态学

（1）开运算先腐蚀后膨胀，可以用来消除小物体，在纤细点处分离物体，并在平滑较大物体边界的同时不明显的改变其面积。morphologyEx(img,dst,MORPH_OPEN,element);Matelement=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(9,9));dilate(img,dst,element);erode();（2）闭运算先膨胀后腐蚀，可以用
战斗强·2020-07-07 19:40

OpenCV学习笔记（2）

1.灰度图importcv2#opencv读取的格式是BGRimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Matplotlib是RGB%matplotlibinlineimg=cv2.imread('cat.jpg')img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)img_gray.shapecv2.imshow(
AVENGER辉·2020-07-07 18:16

OpenCV学习笔记3:找出人脸，同时比较两张图片中的人脸相似度

终于到了有实际应用的功能了，有2张图片，里面各有一个人脸，我的目的是比较这两个人脸的相似度，这里用到了facedetect的功能，还有图像转换，图像剪切，以及直方图的比较。具体流程是:1。分别用facedetect功能将两张图片中的人脸检测出来2。将人脸部分的图片剪切出来，存到两张只有人脸的图片里。3。将这两张人脸图片转换成单通道的图像4。使用直方图比较这两张单通道的人脸图像，得出相似度。这里对图
nicebooks·2020-07-07 18:30

OpenCV学习笔记1：使用Camera获取图像，并用Canny转换成边缘图，并支持鼠标点击保存图片

最近对OpenCV产生了兴趣，然后下载OpenCV2.4.2,安装到了unbuntu和windows上，又看了很多相关的资料，比如学习opencv,opencv_tutorials(Opencv自带的)等等，也运行了里面自带的所有例子，然后发现里面的一些算法原理一点都不明白，不得已，又去找了一本计算机图形学.(美国)Peter.Shirley.清晰版来阅读，但还是半懂不懂，就决定从自己的初衷出发。
nicebooks·2020-07-07 18:30

OpenCV学习-图像颜色空间转换

OpenCV中常用的颜色空间包括RGB，HSV，YUV，OpenCV中提供cvtColor函数来转换图像的颜色空间：voidcvtColor(InputArraysrc,OutputArraydst,intcode,intdstCn=0)函数解析：用于转换图像的颜色空间。code是颜色空间的转换模式，常用的有CV_RGB2GRAY,CV_RGB2HSV,CV_BGR2HLS等，dstCn是目标图像
LZQ-liziqin·2020-07-07 14:18

opencv学习笔记3：边缘检测(Canny, Sobel, Laplacian)

Canny算法Canny边缘检测算法被很多人推崇为当今最优秀的边缘检测算法，所以我们第一个就介绍他。opencv中提供了Canny函数。#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;//边缘检测intmain(){Matimg=imread("lol3.jpg");imshow("原始图",img);MatDstPic,edge,grayIm
generalAI·2020-07-07 14:14

opencv学习笔记13：形态学变换（开运算，闭运算，梯度运算）

形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来，其他操作（保括膨胀和腐蚀的组合操作）都叫形态学变换。opencv里有包：cv2.morphologyEx()morphology：译文形态学使用python+opencv讲解开运算开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀morphologyEx运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k)cv2.MOR
总裁余·2020-07-07 12:02

OpenCV学习笔记之二：图像处理中常用的函数介绍

一、imreadMatimread(constString&filename,intflags=IMREAD_COLOR);返回Mat对象；参数filename:待打开图片的绝对地址，需要注意的是，并不是所有文件都可以用它打开，它支持的文件如下；函数识别不是依靠文件的后缀名，而是依靠内容的编码格式；需要注意的是imread读取数据时会重新排列数据。Windowsbitmaps-*.bmp,*.di
king110108·2020-07-07 12:57

Opencv学习笔记（四）：运用Canny算子边缘检测及Opencv中拖动条事件处理

运用Canny算子边缘检测及Opencv中拖动条事件处理LastEdit2013/12/131.拖动条的使用1）定义一个处理拖动条的函数，比如，在拖动过程中将拖动条的位置显示出来；voidmyTrackHandler(intpos)//函数名可以任取{printf("thepositionoftheTrackis%d\n",pos);}2)注册一个拖动条，注册信息中要包括，拖动条的名称，所属的窗口
jxlijunhao·2020-07-07 12:41

【opencv】OpenCV入门学习路线资料集锦

在本片博客中，我将在不断的学习过程中，汇总整个OpenCV学习的资料，希望在不就的将来，可以从基础到一般使用、再到高级操作、最终到各种相关项目的使用，按照这条方法，形成关于OpenCV的学习路线。
jobbofhe·2020-07-07 11:00

OpenCV学习笔记（3）—— canny算子边缘检测

写了一个很简单的小程序，用canny算子对一幅图像进行边缘检测，需要注意的一点是，canny（）函数的输入图像必须为二值图像。编译环境为win7+visualstudio2010+opencv2.3.1工程下载地址：http://download.csdn.net/detail/jia_zhen/5255986将debug文件夹下的test.jpg文件拖到canny.exe上就可以显示。代码如下/
jia_zhen·2020-07-07 11:43

OpenCV学习笔记（二十四）——初探机器学习库ml

这部分内容应该是OpenCV高深精髓的一部分。给OpenCV插上了翅膀，可以使它实现更强大的功能，而不是简单的做一些基本的图像处理。文采太差，就不描绘machinelearning的强大了。直接剖析之。大部分的分类器和识别的算法都封装在了c++的类中。有些类有一些共同的基础，都被定义在CvStatModel类中了。那就先介绍这个统计模型类CvStatModel，它是机器学习统计模型的基础类，其包括
iteye_9378·2020-07-07 11:43

我的OpenCV学习笔记（18）：使用Sobel变化和拉普拉斯变换检测图像边沿

Sobel变换和拉普拉斯变换都是高通滤波器。什么是高通滤波器呢？就是保留图像的高频分量（变化剧烈的部分），抑制图像的低频分量（变化缓慢的部分）。而图像变化剧烈的部分，往往反应的就是图像的边沿信息了。在OpenCV中，调用sobel函数很简单：Matimage=imread("D:/picture/images/boldt.jpg",0);if(!image.data)return-1;imshow
iteye_6233·2020-07-07 11:20

OpenCV学习——安防监控可疑走动报警

/**=====================================================================================**Filename:motiondetect.c**Description:Amethodofdetectingthemotion**Version:1.0*Created:01/10/200903:32:21PM*Rev
iteye_18688·2020-07-07 10:03

OpenCV学习笔记-Sobel算子

该函数如下：Sobel使用扩展Sobel算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分voidcvSobel(constCvArr*src,CvArr*dst,intxorder,intyorder,intaperture_size=3);src输入图像.dst输出图像.xorderx方向上的差分阶数yordery方向上的差分阶数aperture_size扩展Sobel核的大小，必须是1,3,5或7。除了
iteye_1803·2020-07-07 10:57

OpenCV学习笔记-形态学

OpenCV提供了通用的形态学函数cvMorphologyEx,该函数能够实现开运算，闭运算，形态梯度，礼帽操作，黑帽操作，例题如下：#include"StdAfx.h"#include"cv.h"#include"highgui.h"#include"highgui.h"intmain(intargc,char**argv){cvNamedWindow("sourceImage");cvName
iteye_1803·2020-07-07 10:25

OpenCV学习笔记（一）初探OpenCV，显示我的照片

接下来，我准备写一下我在学习OpenCV中得点点滴滴。当前我的操作系统环境为MacOS10.9.1，IDE为Xcode5.0.2。如果开发环境发生变化，我会在笔记的开头进行指出。所以，如果是在WIndows中进行开发的同学，注意一下头文件引用就行了。至少，目前我还只发现头文件的区别。如何在Xcode中搭建OpenCV开发环境，参考我上一篇文章：在Xcode中搭建OpenCV开发环境。准备把这个笔记
huanghyw·2020-07-07 10:23

Opencv学习笔记————颜色空间转换

转换颜色空间我们常用的颜色空间转换就两种：BGR->Gray(cv2.COLOR_BGR2GRAY)和BGR->HSV(cv2.COLOR_BGR2HSV)，用到的函数是：cv2.cvtColor(imput_image,flag),其中flag为转换类型。跟踪特定颜色的物体实例我们还需要了解，根据阈值构建掩模函数：mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blu
喝橘子汽水的少年·2020-07-07 09:33

openCV学习笔记（十六） —— 人脸识别 —— 程序 —— PCA特征脸Eigenfaces、重建人脸

此程序主要来源于F:\personal\data\openCV\opencv_contrib_3.4.1\modules\face\samples\facerec_eigenfaces.cpp流程读人脸数据文件创建特征脸识别与训练识别人脸输出中间平均脸、特征脸、重建结果相关图示程序/*此程序主要来源于F:\personal\data\openCV\opencv_contrib_3.4.1\modu
tiankong19999·2020-07-07 08:38

Opencv学习笔记4：Opencv处理调整图片亮度和对比度

一、理论基础在数学中我们学过线性理论，在图像亮度和对比度调节中同样适用，看下面这个公式：在图像像素中其中：参数f(x)表示源图像像素。参数g(x)表示输出图像像素。参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度。参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。二、获取图像像素在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中，我们知道一个像素有rgb构成，所以
dengguan2720·2020-07-07 06:02

Opencv学习笔记3：边缘检测算子的实现方法

一、边缘检测概念图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点，而且这些点连接起来就构成了若干线条，这些线条就可以称为图像的边缘。效果如图：接下来介绍一下边缘提取的几种算子，具体证明过程可能会比较简单，重点在函数的使用上。二、算法实现：1.索贝尔算子索贝尔算子（Sobeloperator）计算。C++:voidSobel(InputArraysrc,OutputArraydst,intd
dengguan2720·2020-07-07 06:02

Opencv学习笔记5：Opencv处理彩虹图、铜色图、灰度反转图

一、概述：人类能够观察到的光的波长范围是有限的，并且人类视觉有一个特点，只能分辨出二十几种灰度，也就是说即使采集到的灰度图像分辨率超级高，有上百个灰度级，但是很遗憾，人们只能看出二十几个，也就是说信息损失了五十倍。但人类视觉对彩色的分辨能力相当强，能够分辨出几千种色度，所以在实际应用中，可以将灰度图转变成彩虹图或者伪彩图等根据需求的彩色图。二、彩虹图：主要思路：把灰度图对应的0~255的数值分别转
dengguan2720·2020-07-07 06:31
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