tp钱包app官网下载地址|灰度

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2024-03-08 00:59:30

深圳市灰度科技有限公司

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算机领域名词）_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心灰度是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共2个义项）展开添加义项灰度播报讨论上传视频计算机领域名词收藏查看我的收藏0有用+10本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目审核。使用黑色调表示物体，即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像。中文名灰度外文名Gray scale应用领域计算机领域目录1概述2灰度色3与像素的关系4绘画中的灰度概述播报编辑灰度条灰度使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像。每个灰度对象都具有从 0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示。 [1]使用灰度还可将彩色图稿转换为高质量黑白图稿。在这种情况下，Adobe Illustrator 放弃原始图稿中的所有颜色信息；转换对象的灰色级别（阴影）表示原始对象的亮度。 [1]将灰度对象转换为 RGB 时，每个对象的颜色值代表对象之前的灰度值。也可以将灰度对象转换为 CMYK 对象。 [1]自然界中的大部分物体平均灰度为18%。在物体的边缘呈现灰度的不连续性，图像分割就是基于这个原理。 [1]灰度色播报编辑所谓灰度色，就是指纯白、纯黑以及两者中的一系列从黑到白的过渡色。我们平常所说的黑白照片、黑白电视，实际上都应该称为灰度照片、灰度电视才确切。灰度色中不包含任何色相，即不存在红色、黄色这样的颜色。 [1]灰度的通常表示方法是百分比，范围从0%到100%。Photoshop中只能输入整数，在Illustrator和GoLive允许输入小数百分比。 [1]注意这个百分比是以纯黑为基准的百分比。与RGB正好相反，百分比越高颜色越偏黑，百分比越低颜色越偏白。 [1]在计算机领域中，灰度（Gray scale）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。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像。 [1]灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的。 [1]用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8 bits的非线性尺度来保存，这样可以有256种灰度（8bits就是2的8次方=256）。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。在医学图像与遥感图像这些技术应用中经常采用更多的级数以充分利用每个采样10或12 bits的传感器精度，并且避免计算时的近似误差。在这样的应用领域流行使用16 bits即65536个组合（或65536种颜色）。 [1]灰度最高相当于最高的黑，就是纯黑。灰度最低相当于最低的黑，也就是“没有黑”，那就是纯白。 [1]虽然灰度共有256级，但是由于Photoshop的灰度滑块只能输入整数百分比，因此实际上从灰度滑块中只能选择出101种(0%也算一种)灰度。大家可以在灰度滑块中输入递增的数值然后切换到RGB滑块察看，可以看到：0%的灰度RGB数值是255,255,255；1%灰度的RGB数值是253,253,253；2%灰度RGB值为250,250,250。也就是说，252,252,252这样的灰度是无法用Photoshop的灰度滑块选中的。相比之下Illustrator的灰度允许输入两位小数，使得选色的精确性大大提高了。 [1]与像素的关系播报编辑一般，像素值量化后用一个字节（8b）来表示。如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级，灰度值的范围为0~255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调，每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种。 [1]同时，分辨率和灰度值是显示器的两个重要技术指标。 [1]绘画中的灰度播报编辑“灰度”一词原是黑白摄影的术语。是指由于景物各点颜色及亮度不同，摄成的黑白照片（或黑白图像）上的各点呈现不同深度的灰色。把黑与白色之间分成若干级，称为“灰度等级”。能呈现的灰度等级愈多，画面的层次就愈丰富。把“灰度”这个词，借用于仅以黑色碳素墨水来表现创作的写实钢笔画，并反映其特有的灰度，是非常恰如其分的。 [1]在视觉艺术中类似含义的术语，就是指“明度”。为了说明灰度在写实钢笔画中的重要性，因此，还是应该从绘画的角度，来进一步诠释和理解明度的含义。明度就是指明暗程度。白炽灯下的日光是明度中最亮的，灯影的黑色是最暗的。在这明度两极之间是各种强度的灰色。在自然状态下很难发现纯黑、纯白或纯灰，因为，任何物体表面都有其本身的颜色，而这种颜色又会被灯光（或自然光）颜色影响。然而，无论何种颜色，物体总有相对明暗，这就是可以被画家捕捉和记录下的明度。 [1]新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

灰度值_百度百科

百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心灰度值播报讨论上传视频计算机术语收藏查看我的收藏0有用+10本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目审核。由于景物各点的颜色及亮度不同，摄成的黑白照片上或电视接收机重现的黑白图像上各点呈现不同程度的灰色。把白色与黑色之间按对数关系分成若干级，称为“灰度等级”。范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像，在医学、图像识别领域有很广泛的用途。中文名灰度值外文名gray-scale value解释黑白图像中点的颜色深度领域医学、图像识别表示方法二进制目录1含义2Gamma校正3计算方法含义播报编辑在计算机领域中，灰度（Gray scale）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。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像。灰度使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像。每个灰度对象都具有从 0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示。使用灰度还可将彩色图稿转换为高质量黑白图稿。在这种情况下，Adobe Illustrator 放弃原始图稿中的所有颜色信息；转换对象的灰色级别（阴影）表示原始对象的亮度。将灰度对象转换为 RGB 时，每个对象的颜色值代表对象之前的 [1]灰度值。也可以将灰度对象转换为 CMYK 对象。自然界中的大部分物体平均灰度为18%。在物体的边缘呈现灰度的不连续性，图像分割就是基于这个原理。所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别，在彩色显示器中表现为颜色的不同，灰度级越多，图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用16位 [2]二进制数表示，我们就叫它16位图，它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个象素采用24位二进制数表示，我们就叫它24位图，它可以表达2的24次方即16777216种颜色。灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象，它的象素值只能为0或1，我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象，如果RGB三个量相同时，如：RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。Gamma校正播报编辑RGB值与功率并非简单的线性关系，而是幂函数关系，这个函数的指数称为Gamma值，一般为2.2，而这个换算过程，称为Gamma校正。为什么显示器要Gamma校正呢？因为人眼对亮度的感知和物理功率不成正比，而是幂函数的关系，这个函数的指数通常为2.2，称为Gamma值。打个比方，功率为50%的灰色，人眼实际感知亮度为而人眼认为的50%中灰色，实际功率为所以RGB中的灰度值，为了考虑到较小的存储范围(0~255)和较平衡的亮暗部比例，所以需要进行Gamma校正，而不是直接对应功率值，因此RGB值RGB颜色值不能简单直接相加，而是必须用2.2次方换算成物理光功率后才能进行下一步计算。这一点在下面的灰度计算公式中就有所体现。计算方法播报编辑任何颜色都由红、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.浮点法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.112.整数法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/1003.移位法：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；以上五种老式算法计算值均有误差，这些方法对于Gamma校正的图片(平常所见到的24位真彩色图片均为Gamma校正的图片)并不适用。为什么呢？因为刚才说了，Gamma校正后的分量值不是物理上的功率，不能直接相加，因此，需要提出一种全新的，改进的算法来纠正这一问题。6.Gamma校正算法：注意这里的2.2次方和2.2次方根，RGB颜色值不能简单直接相加，而是必须用2.2次方换算成物理光功率。因为RGB值与功率并非简单的线性关系，而是幂函数关系，这个函数的指数称为Gamma值，一般为2.2，而这个换算过程，称为Gamma校正。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。鉴于精确度的要求，在高质量图片处理中最好使用公式6进行计算，以保证准确度。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

计算机视觉 | 1. 一切的基础: 灰度图像(读取/转换/像素定位) - 知乎

计算机视觉 | 1. 一切的基础: 灰度图像(读取/转换/像素定位) - 知乎切换模式写文章登录/注册计算机视觉 | 1. 一切的基础: 灰度图像(读取/转换/像素定位)萝卜01 前言一切看似复杂的计算机视觉项目，其基础都会回归到单张图片上。能够理解灰度/彩色图像的基本原理并将代码用于实际案例是本文的目标。下文将详细介绍如何利用 Python 实现灰度/彩色图像的基本处理，主要分为两个部分：详细原理介绍Python 代码实战本文数据代码可以在后台回复「灰度图像」获取02 原理介绍计算机实际上是怎么”看“图像数据的呢？图像只是三维现实场景的二维表示，比如现实中的一辆汽车是三维物体，但如果你给汽车拍张照片，我们就得到了它的二维图像。这张图像包含的信息有：汽车的颜色、形状、随照明条件不同而不同的阴影，以及表观大小（随摄影距离的远近，物体表现得更大还是更小）这是计算机“看”图的第一步。接下来，我们还要将数字图像打散，使之成为一个由色彩和强度小单元组成的网络，也就是我们常说的像素。因为在我们编写程序来处理并判读图像的过程中，这个网格至关重要。（直接读入一整张图片对于目前的计算机技术来说还是太难了，所以得拆分成像素网格）2.1 像素网络我们先来看灰度图像，这样避免了彩色带来的复杂性。放大图片中的某一小部分，会发现它是一个二维网络值，亦被称之为具有宽度和高度的数组（单个颜色强度很小的单位）这个网格中每个像素颜色都有一个对应的数值，每个像素的值范围是0~255。0 表示黑色 255 表示白色，我们可以通过定位像素网格的横纵坐标来获取某一特定位置的像素值。2.2 彩色图像毋庸置疑，彩色图像比灰度图像拥有更多的信息，但维度也高了一层。灰度图像是只有长和宽的二维，而彩色图像是三维的。彩色图像被解析为具有宽高和深的三维立方体。深是指颜色通道的数量：大多数彩色图像可以仅通过三种颜色组合来表示，即红绿蓝（red,green,blue；组合起来便是我们经常见到的 rgb）可以将深度看做三个堆叠的二维色彩图层堆叠到一起形成的完整的彩色图像。蓝，绿，红色各一层。问：灰度图像网格处理已经够用大多数场景了，为什么还需要彩色图像？答：彩色图像虽然带来了不必要的复杂性且占用了更多的内存空间，但也不能一棒子打死，在某些分类任务中，彩色图像会非常有用。比如对下图的交通道路线（灰色图像）进行分类，该如何区分黄白线呢？尽管能够勉强猜出虚线大概率是白色，毕竟深一点。但这样的分类方法实在太过草率，如果再加上角度不一的日照，雨雪等天气，那就更无从下手了。这样一来，直接看彩色图像是不是就舒服多了通常在计算机视觉应用中，识别车道线，汽车或行人时，可以通过人眼的观察习惯来判断颜色信息和彩色图像是否有用。如果对人眼来说，彩色图像识别起来更轻松，那么彩色图像对算法来说也更轻松些。一言以蔽之，如果色彩的存在对最终的结果非常有帮助，那就用吧！03 代码实战本次代码实战将包含以下知识点：彩色图片的读入（cv2 库与matplotlib 库两种方式）彩色图像转灰度图像通过位置访问单个像素import numpy as np

import matplotlib.image as mpimg # matplotlib中读取图片

import matplotlib.pyplot as plt

import cv2 # 计算机视觉库

# 设置中文字体的支持

plt.rc('font', **{'family': 'Microsoft YaHei, SimHei'})

# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False以上为基础库的导入和细节配置3.1 读入图片的两种方式# matploblib 读入图片：正常的 RGB 格式

car = plt.imread('car.jpg')

# cv2 库读入，会变成 BGR 的形式

## 也就是 R(红色) 和 B(蓝色) 的部分反过来了

## 后续需要用 cv2 库的函数处理

car_cv2 = cv2.imread('car.jpg')

# cv2.cvtColor 传入参数：需要转换的图片；转换成什么形式

car_cv2_correct = cv2.cvtColor(car_cv2, cv2.COLOR_BGR2RGB)

print(f'图片的数据类型：{type(car)}，图片规格：{car.shape}')

f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 15))

ax1.imshow(car); ax2.imshow(car_cv); ax3.imshow(car_cv2_correct)

ax1.set_title('matplotlib 读入')

ax2.set_title('cv2 读入')

ax3.set_title('cv2 读入并经过处理')

# 可知图片是由一个 ’宽×长 = 515*800‘ 的矩阵组成的，矩阵中的每个元素就是一个像素

# 3 表示的是图像的颜色通道数量，将在后续章节进行详解使用 cv2 库读入图片时，图像是以 BGR 的形式存储在数组中，所以蓝色和红色的部分会相反，需要用 cv2 函数来显式转换一下格式.3.2 转化为灰度图像car_copy = np.copy(car)

# 因为图像是以矩阵形式存储，所以可以用 numpy 的 copy 函数

# 对函数 cv2.cvtColor 传入需要被处理的图像以及处理函数

## RGB 格式转灰度图像 GRAY

car_gray = cv2.cvtColor(car_copy, cv2.COLOR_RGB2GRAY)需要注意的是，如果直接输出转换后的灰度图像，可能不会得到我们想要的效果，还需要往函数 imshow 中添加参数cmap='gray'f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 15))

ax1.imshow(car, cmap='gray') # 如果不是子图，就直接 plt.imshow()

ax2.imshow(car_gray)

ax3.imshow(car_gray, cmap='gray')

ax1.set_title('未经cv2处理的原图，添加cmap参数')

ax2.set_title('cv2处理，添加了cmap参数')

ax3.set_title('cv2处理，imshow未加cmap参数')

# cv2处理以后，imshow输出图片时还要添加 cmap 参数才完整

## 输出原汁原味的灰度图像

## 至于如何使用 matplotlib 将原始图像转化为灰度图像，

## 以及 cmap 参数的含义，可参考网络3.3 通过位置访问单个像素在原理介绍环节，我们提到：将数字图像打散后，会使之成为一个由色彩和强度小单元组成的网络，也就是我们常说的像素。网格中每个像素颜色都有一个对应的数值，我们可以通过定位像素网格的横纵坐标来获取某一特定位置的像素值。所以只需要将 x,y 坐标传入图像矩阵即可，不过值得注意的是，要先传入 y 再传入 x，因为图像的坐标是反着来的。这里我们传入两个坐标：图片中的非汽车区域和汽车的前挡风玻璃区域，顺便比较一下像素值。x, y = 100, 200 # 这个坐标对应的是图片里的非汽车区域

x1, y1 = 365, 168 # 对应汽车的前挡风玻璃

# 注意：要先传入y再传入x，因为图像坐标是反着来的

pixel_value = car_gray[y, x]

window_pixel_value = car_gray[y1, x1]

print(f'非汽车区域的像素值 {round(pixel_value,2)}')

print(f'前挡风玻璃区域的像素值 {round(window_pixel_value,2)}')

# 也符合人眼的观察，灰度图像中，

## 前挡风玻璃那部分的亮度确实比非汽车区域要亮一些结果也符合人眼的观察，灰度图像中，前挡风玻璃区域的亮度确实比非汽车区域要亮一些。小结总结一下本文提到的内容：彩色图像的读取：matplotlib 与 cv2 两种方，cv2 需显式转换 RGB 格式灰度图像转换：cv2.cvt(需要转换的图像, cv2.COLOR_RGB2GRAY)访问单个像素：传入 xy 坐标，不过要注意是先传入 y 再传入 x灰度图像是我们帮助计算机 “看” 和 “理解” 图像的第一步，把图像转为灰度图像的像素网格以及 x 和 y 的函数来处理以后，我们还需要学会如何利用这些信息，例如如何用图像信息来分离特定区域。这也是我们第二节将会学习的内容：蓝幕与颜色阈值本文数据代码可以在后台回复「灰度图像」获取编辑于 2021-11-24 20:46图像处理计算机视觉赞同 191 条评论分享喜欢收藏申请

灰度和对比度的区别是什么？ - 知乎

灰度和对比度的区别是什么？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册灰度灰度和对比度的区别是什么？能不能打个比方说一下显示全部关注者5被浏览41,141关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享2 个回答默认排序杨子涵善良进步务实包容关注对比度是亮度差值，灰度是颜色纯度的度量。灰度灰度类比温度，我们把冰点定义为0℃，把水沸点定义为100℃，之间均等划分为100份，每份是1℃。灰度则是，把完全没有颜色（透明）定义为0级，把完全的纯色定义为255级，之间均等划分为255份，每份是1个灰度等级。当然灰度不一定分为256级，具体要根据显示器性能和驱动程序而定。可见，灰度等级越高，颜色越细腻。256级的黑白图像可以显示256种不同的黑白灰，而2级灰度则只能显示纯黑和纯白两种颜色（类似灯，只有开和关两种状态）。对比度而对比度顾名思义就是差值。类似于一杯0℃冰水和一杯100℃开水，他们的对比温度是100℃；而两杯50℃的热水对比度是0，两倍60℃的热水对比度也是0。对比度最直观的感受就是即使是同样的手机屏幕亮度，在明亮的阳光下看会觉得很暗，但在漆黑的夜晚看却很刺眼。对比度的数学定义是最大亮度除以最小亮度，考虑到环境光时分子分母要同时加上环境光亮度。C=\frac{I_{max}+I_{v}}{I_{min}+I_{v}} 人眼分辨图像最重要的就是对比度。我们看手机的时候，当环境光过强（例如正午阳光下），环境光亮度 I_{v} 很大，使手机屏幕对比度 C 接近1，这时我们什么都分辨不出。但是在漆黑的夜晚，环境光近似为0，对比度就会很大，我们看的就很刺眼。编辑于 2018-09-18 13:53赞同 24添加评论分享收藏喜欢收起影子爱上光3DLC学习： weike.fm/7k0TH3f35d 关注谢邀，灰度是所有黑白灰的统称，对比度是二个或二个以上，不同级别灰度的明暗之比。色彩方面也有对比，对比的表达形势不局限于这些，还有很多。最主要的是参与对比至少是二个事物以上，灰度与色彩是一个比校大的话题，几句话说不清楚的。发布于 2018-09-17 23:43赞同 2添加评论分享收藏喜欢收起

灰度图像_百度百科

_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心灰度图像播报讨论上传视频收藏查看我的收藏0有用+10本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目审核。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。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。中文名灰度图像外文名Gray image别名灰度数字图像灰度照片黑白照片应用医学图像与遥感图像保存8位的非线性尺度来保存目录1灰度图像解释2得到过程3制作方法灰度图像解释播报编辑一幅完整的图像，是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。红色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显示的。用不同的灰度色阶来表示“ 红，绿，蓝”在图像中的比重。通道中的纯白，代表了该色光在此处为最高亮度，亮度级别是255。通道是整个Photoshop显示图像的基础。色彩的变动，实际上就是间接在对通道灰度图进行调整。通道是Photoshop处理图像的核心部分，所有的色彩调整工具都是围绕在这个核心周围使用的。在计算机领域中，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。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像。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*0.112.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/1003.移位方法：Gray =(R*76+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。得到过程播报编辑灰度图像通常是在单个电磁波频谱（如可见光）内测量每个像素的亮度得到的。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。但在医学图像与遥感图像等技术应用中，经常采用更多的级数以充分利用每个像素采样10或12位的传感器精度，并且避免计算时的近似误差，在这些应用领域每个像素采样16位即65536级得到流行。制作方法播报编辑在photoshop cs4以及以上版本中，都也可以实现[2]。方法：打开你所编辑的图片，依次打开图像,在选择模式，再择灰度。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

灰度和亮度的区别？ - 知乎

灰度和亮度的区别？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册光灰度和亮度的区别？关注者20被浏览82,021关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享2 个回答默认排序Easygoing求同存异，博闻少专关注谢邀。只是区分的话我就不把这两个量的定义抄上来了。知道并用过这两个量定义的人应该很容易区分。先讲总结，后面补上例子。第一个区别，亮度是人去描述光能的量，而灰度是一个强行认为去定义的量。第二个区别，亮度可以描述任何颜色（波长）的光能，而灰度只能描述黑白（灰）。例子一，一格黑白电影的底片，其上每一个图案的灰度都是固定的，但其亮度取决于放映机的灯光打得多亮。例子二，下图是常用的16灰阶，我们由最黑到最白定义为0到15灰阶。当你把手机屏幕亮度调亮后，它们的灰度还是0到15阶，但是亮度上升了。灰度和亮度比较对用在显示器和相机行业的光学设计上。编辑于 2017-06-26 23:01赞同 364 条评论分享收藏喜欢收起无视物理规律图像方面工作关注从图像角度上看：灰度：显示器是由像素矩阵组成，每个像素发光亮度按照灰阶（8bit下是 0-254）显示，灰阶越高亮度越高，图像中说明这个灰阶的值就是灰度。它是一个具体的数值，一般说法例如某某像素的灰度值是多少等。亮度：一般是描述物理上光照强度，也有专门测试亮度仪器，但是在图像上一般指灰度的相对高低，是一个比较笼统概念，因为图像灰度和实际物理亮度不一定有一一对应关系，只能说大部分亮度高的物理灰度也偏高。只能形容图像里面的物体明暗程度。例如图像中有光照的物体是看起来亮度偏高。发布于 2021-12-10 10:49赞同 6添加评论分享收藏喜欢收起

灰度图像的灰度值是怎么确定的？ - 知乎

灰度图像的灰度值是怎么确定的？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册许鞍华灰度图像的灰度值是怎么确定的？[图片] 这些数值是怎么计算出来的？显示全部关注者7被浏览30,881关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享4 个回答默认排序Arlen北京航空航天大学工学硕士关注根据蝴蝶书的内容发布于 2021-11-05 07:53赞同 2添加评论分享收藏喜欢收起似无鸡蛋请勿关注关注灰度图像每个像素内的灰度值应该是计算机自己识别的。准确的说，图像就是一个矩阵。当你把一张灰度图像用matlab打开，就可以显示出这个矩阵来。计算机也是根据这个矩阵的数值对每个像素赋色的，从而显示出直观的图像。编辑于 2018-03-08 09:59赞同 17 条评论分享收藏喜欢收起

灰度、灰度级、分辨率、像素值；_灰度值-CSDN博客

灰度、灰度级、分辨率、像素值；

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青果HA

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图像处理基础理论

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图像处理基础理论

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1、像素点

像素点是最小的图像单元，一张图片由好多的像素点组成。如下图

可以看到上述图片尺寸是500 * 338 的，表示图片是由一个500 * 338的像素点矩阵构成的，这张图片的宽度是500个像素点的长度，高度是338个像素点的长度，共有500 * 338 = 149000个像素点。

2、像素

把鼠标放在一个图片上，这个时候会显示尺寸和大小，这里的尺寸就是像素。

3、RGB

因为一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的，所以像素点矩阵对应三个颜色向量矩阵，分别是R矩阵(500 *338大小)，G矩阵(500 *338大小)，B矩阵(500 *338大小)。如果每个矩阵的第一行第一列的值分别为：R：240，G：223，B：204，所以这个像素点的颜色就是（240,223,204）

4、灰度

灰度是表明图像明暗的数值，即黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255 ，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。灰度值指的是单个像素点的亮度。灰度值越大表示越亮。

5、图像的灰度化

灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。图像的灰度化就是让像素点矩阵中的每一个像素点都满足关系：R=G=B，此时的这个值叫做灰度值。如RGB(100,100,100)就代表灰度值为100,RGB(50,50,50)代表灰度值为50。

灰度化处理

一般灰度化处理的方法：在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255

1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 R=G=B

2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 R=G=B

3.移位方法：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8 R=G=B

4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3 R=G=B

5.仅取绿色：Gray=G R=G=B

二值化处理的方法：

二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0（黑色）或者255（白色），也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。在二值化后的图像中的灰度值范围是0或者255。那么一个像素点在灰度化之后的灰度值怎么转化为0或者255呢？比如灰度值为100，那么在二值化后到底是0还是255?这就涉及到取一个阀值的问题。

1、取阀值为127（相当于0~255的中数，（0+255）/2=127），让灰度值小于等于127的变为0（黑色），灰度值大于127的变为255（白色），这样做的好处是计算量小速度快，但是缺点也是很明显的，因为这个阀值在不同的图片中均为127，但是不同的图片，他们的颜色分布差别很大，所以用127做阀值，白菜萝卜一刀切，效果肯定是不好的。

2、计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg

（像素点1灰度值+...+像素点n灰度值）/ n = 像素点平均值avg，然后让每一个像素点与avg一一比较，小于等于avg的像素点就为0（黑色），大于avg的像素点为255（白色），这样做比方法1好一些。

3、使用直方图方法（也叫双峰法）来寻找二值化阀值，直方图是图像的重要特质。直方图方法认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前景和背景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是阀值所在。取到阀值之后再一一比较就可以了。

6、灰度值与像素值的关系

如果对于一张本身就是灰度图像（8位灰度图像）来说，他的像素值就是它的灰度值，如果是一张彩色图像，则它的灰度值需要经过函数映射来得到。灰度图像是由纯黑和纯白来过渡得到的，在黑色中加入白色就得到灰色，纯黑和纯白按不同的比例来混合就得到不同的灰度值。R=G=B=255为白色，R=G=B=0为黑色，R=G=B=小于255的某个整数时，此时就为某个灰度值。

7、灰度级

灰度级表明图像中不同灰度的最大数量。灰度级越大，图像的亮度范围越大。

8、图像分辨率

图像分辨率是指每英寸图像内的像素点数。图像分辨率是有单位的，叫ppi（像素每英寸）。分辨率越高，像素的点密度越高，图像越逼真（这就是为什么做大幅的喷绘时，要求图片分辨率要高，就是为了保证每英寸的画面上拥有更多的像素点）。

9、空间分辨率

空间分辨率是指图像可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限。如果一幅图像的尺寸为MxN，表明在成像时采集了MxN个样本，空间分辨率是MxN。下图是空间分辨率从1024x1024、512x512、256x256、128x128、64x64、32x32pixels

10、幅度分辨率

幅度分辨率是指幅度离散，每个像素都有一个强度值，称该像素的灰度，一般量化采用8bit。例如8bit的灰度级为2的八次方即256。0~255

11、屏幕分辨率

屏幕分辨率是屏幕每行的像素点数*每列的像素点数，每个屏幕有自己的分辨率。屏幕分辨率越高，所呈现的色彩越多，清晰度越高。

12、图像所需要的位数b

b=MxNxK MxN是空间分辨率；K幅度分辨率，单位是bit

存储1幅32 x 32，16个灰度级的图需要 4,096 bit

存储1幅512 x 512，256个灰度级的图需要 2,097,152 bit

附加：

13、对比度：指一幅图中灰度反差的大小

对比度 = 最大亮度/最小亮度

14、与清晰度相关的因素：

亮度

对比度

尺寸大小

细微层次

颜色饱和度

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灰度、灰度级、分辨率、像素值；

1、像素点像素点是最小的图像单元，一张图片由好多的像素点组成。如下图可以看到上述图片尺寸是500 * 338 的，表示图片是由一个500 * 338的像素点矩阵构成的，这张图片的宽度是500个像素点的长度，高度是338个像素点的长度，共有500 * 338 = 149000个像素点。 2、像素把鼠标放在一个图片上，这个时候会显示尺寸和大小，这里的尺寸就是像素...

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灰度、灰度级、分辨率、像素值概念解析

CSer

05-09

1万+

1、像素点

像素点是最小的图像单元，一张图片由好多的像素点组成。如下图

2、像素

把鼠标放在一个...

一级计算机基础及Photoshop应用选择题.doc

07-03

一级计算机基础及Photoshop应用选择题构成Photoshop图像最基本的单元是像素【解析】像素是构成Photoshop图像最基本的单元。当把图像放大到一定程度，图像显示为一个个像素块。关于矢量图形与位图图像的描述中，正确的是矢量图形放大后不产生锯齿，位图图像放大后会产生锯齿。【解析】矢量图是用一系列计算指令来表示的图，因此矢量图是用数学方法描述的图，本质上是很多个数学表达式的编程语言表达，因此放大时不会产生锯齿。位图图像由像素组成，每个像素都被分配一个特定位置和颜色值。位图图像与分辨率有关，即在一定面积的图像上包含有固定数量的像素。因此，如果在屏幕上以较大的倍数放大显示图像，或以过低的分辨率打印，位图图像会出现锯齿边缘。减色系统的三原色是青、品、黄在Photoshop中，能直接转换成"位图"模式的是灰度模式的图像。【解析】模式和模式之间转换，一定会丢失颜色，先转换成灰度模式可以尽量减少丢失的颜色。所以，模式之间转换，一般先转换为灰度模式，再转换成其他模式，灰度模式可以直接转换成位图模式。关于色彩模式，错误的描述是RGB模式的图像可以直接转换为位图模

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灰度值计算

gdfdfg的专栏

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为了加快处理速度在图像处理算法中，往往需要把彩色图像转换为灰度图像。24为彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着RGB分量的亮度。

当RGB分量值不同时，表现为彩色图像；当RGB分量相同时，变现为灰度图像：

一般来说，转换公式有3中。

(1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]/3;

(2)Gray(i,j)=0.299*R(i,j)+0.587*G(...

图像处理入门：基本概念

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像素点：最小的图像单元，一张图像由好多的像素点组成。像素就是图像的尺寸

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　　灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象，它的象素值只能为0或1，我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧：一个256级灰度的图象，如果RGB三个量...

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在R、G、B图像模型中，当R=G=B(三种颜色分量值相同时),则此时彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫做灰度值，在灰度图像中，灰度值也可以称为亮度值。灰度值范围0-255

灰度化的方法

对于一副彩色图像来说，灰度化一般有四种常用方法，分别为分量法最大值法平均值法加权平均法。

1.分量法

该方法最为简单，即在R、G、B三种颜色分量中，任意选取一种颜色作为灰度值...

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原文：http://blog.csdn.net/strive_0902/article/details/780230801、像素点像素点是最小的图像单元，一张图片由好多的像素点组成。如下图可以看到上述图片尺寸是500 * 338 的，表示图片是由一个500 * 338的像素点矩阵构成的，这张图片的宽度是500个像素点的长度，高度是338个像素点的长度，共有500 * 338 = 14...

什么是图像灰度值

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图像灰度值的概念是什么？灰度也可以认为是亮度，简单说就是色彩的深浅程度

图像灰度值的概念是什么？灰度也可以认为是亮度，简单说就是色彩的深浅程度。

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，能显示的颜色就是

灰度值

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07-28

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灰度值

灰度是指黑白图像中点的颜色的深度。范围一般在0~255，白色为255，黑色为0，故黑白图像也是灰度图像

灰度值标准化：a/255 即可

灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。eg: 一个256级灰度的图象，RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。

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色彩深度、灰阶

chenliang0224的专栏

08-02

8143

色彩深度

色彩深度（Depth of Color），色彩深度又叫色彩位数。视频画面中红、绿、蓝三个颜色通道中每种颜色为N位，总的色彩位数则为3N，色彩深度也就是视频设备所能辨析的色彩范围。目前有18bit、24bit、30bit、36bit、42bit和48bit位等多种。24位色被称为真彩色，R、G、B各8bit，常说的 8bit，色彩总数为1670万，如诺基亚手机参数，多少万色素就这个概

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图像处理案例三之（2）SIFT特征点检测.docx

12-04

SIFT概述p200

在前面我们学习了角点检测技术，比如Harris等。它们具有旋转不变特性，即使图片发生了旋转，我们也能找到同样的角点，很明显即使图像发生旋转之后角点还是角点。但是如果我们对图像进行缩放，那么角点就可能不再是角点了。所以基于这个问题，尺度不变特征变换（SIFT）出现了，这个算法可以帮助我们提取图像中的关键点并计算它们的描述符。

• 尺度空间极值检测

• 关键点精准定位与过滤

• 关键点方向指派

• 描述子生成

1. 尺度空间极值检测：

（由Harris的弊端）我们知道在不同的尺度空间不能使用相同的窗口检测极值点。对于小的角点要用小的窗口。对于大的角点只能使用大的窗口。为了达到这个目的我们需要使用尺度空间滤波器（由一些列具有不同方差sigma的高斯卷积核构成）。

使用具有不同方差值sigma的高斯拉普拉斯算子（LoG）对图像进行卷积，LoG由于具有不同的方差值sigma所以可以用来检测不同大小的斑点，简单来说方差sigma就是一个尺度变换因子，使用一个小方差sigma的高斯卷积核可以很好地检测出小的角点，而是用大方差sigma的高斯卷积核可以很好打的检测出大的角点。

我们可以在尺度空间和二维平面中检测到局部最大值，如（x,y,sigma），这表示sigma尺度中（x,y）点可能是一个关键点。但是这个LoG的计算量非常大，所以SIFT算法使用高斯差分算子（DoG）来对LoG做近似。

DoG是下图这组具有不同分辨率的图像金字塔中相邻的两层之间的差值。

在DoG搞定之后，就可以在不同的尺度空间和2D平面中搜索局部最大值了。对于图像中的一个像素点而言，它需要与自己周围的8个点和上下层18个点相比，如果是局部最大值，它就可能是一个关键点。基本上关键点就是图像在相应尺度空间中的最好代表。如下图所示：

该算法中默认尺度空间为5，经过DoG算法得到4层。所以该算法的作者在文章中给出了SIFT参数的经验值：octave =4。

2. 关键点（极值点）定位---删边界点，去掉低灰度值点 kp

我们通过contrastThreshold阈值来将关键点修正以得到更正确的结果。作者使用尺度空间的泰勒级数展开来获得极值的准确位置，若极值点的灰度值小于阈值（0.03）就会被忽略掉。

DoG算法对边界非常敏感，所以我们必须要把边界去除。我们知道Harris算法除了可以用于角点检测之外还可以用于检测边界。作者就是使用了同样的思路。作者用了Hessian矩阵计算主曲率。从Harris角点检测的算法中，我们知道当一个特征值远远大于另一个特征值检测到的是边界。所以他们使用了一个简单的函数，如果比例高于阈值（opencv中称为边界阈值），这个关键点就会被忽略。文章中给出的边界阈值为10.。

3. 为关键点（极值点）指定方向参数，描述符生成： des1

现在我们要为每一个关键点赋予一个反向参数，这样它才会具有旋转不变性。

获取关键点（所在尺度空间）的邻域，然后计算这个区域的梯度级和方向，根据计算得到的结果来创建一个方向直方图，其中直方图的峰值为主方向参数，如果其它的任何柱子的高度高于峰值的80%，则被认为是辅方向。

新的关键点描述被创建了。选取与关键点周围一个16*16的邻域，把它分成16个4*4的小方块，为每个小方块创建一个具有8个bin的方向直方图。总共加起来有128个bin，由此组成了128的向量就构成了关键点的描述符。

而代码sift = cv.xfeatures2d.create_SIFT()

kp,des=sift.detectAndCompute(gray,None)这两句话的原理就是1-3

4. 关键点匹配

采用关键点特征向量的欧式距离作为两幅图像中关键点的相似性判定度量。取第一个图的某个关键点，通过遍历找到第二幅图像中的距离最近的那个关键点。cv.BFMatcher,match()就是这个原理，1对1特征点，即返回最佳匹配。

而在有些情况下，第二个距离最近的关键点与第一个距离最近的关键点靠的太近，这可能是由于噪声等引起的，此时要计算最近距离与第二近距离的比值，如果比值大于0.8，就会忽略掉。而cv.BFMatcher.knnMatch就是基于这个原理

cv.BFMatcher.knnMatch可以指定每个关键点返回k个最佳匹配，这里不妨令k=2。

源码：

img1 = cv.imread("E:/opencv/picture/test1.jpg")

img2 = cv.imread("E:/opencv/picture/test2.jpg")

gray1 = cv.cvtCo

人脸图像特征提取matlab代码-Facial-Recognition-And-Matching-Based-On-Eigenvalue:该项

05-22

人脸图像特征提取matlab代码基于特征值的面部识别和匹配

该项目旨在通过使用Haar分类器来改进人脸检测系统，以获得更高的准确度结果。

Haar分类器用于面部检测，因为它可以非常快速地检测到所需图像。

该算法已用于检测，实现了较高的检测精度。

1.数据预处理

出于该项目的目的，已经获得了40个人的数据集。

这些人每个人都有10个姿势不同的图像。

这意味着总共有40

400张图像。

对于每个人，都有单独的文件夹。

用这种方式解释会造成混乱。

在图1中，我们可以在第一行中看到40个标记为1、2、3到40的人。每个人都有10张图像。

这些图像是灰度的。

所有这些图像必须具有相同的尺寸和分辨率。

最后，每个人的图像都保存在单独的文件夹中。

在图1中，s1，s2，s3…..s40代表文件夹。

此过程的摘要如下：•每个人10张图像•每个人1个文件夹（s1，s2，s3等）•图像必须为灰度级•图像必须具有相同的分辨率和尺寸。

我已经拍摄了92

112像素的图像。

•图像名称必须是数字，例如1、2、3。•并且图像必须具有相同的扩展名，例如bmp，pgm和/或任何图像格式

2.数据集加

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09-20

基于SIFT的小模数齿轮图像亚像素级配准研究.pdf,为解决小模数齿轮视觉测量中凸显的工业相机高空间分辨率与大视场相互制约的问题，对轮廓光条件下前景背景对比度过强、局部对比度不足，存在大面积同色区域的小模数...

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04-10

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基于二阶导数的laplace算子I=imread('11.jpg');

[H,W]=size(I);

M=double(I);

J=M;

for i=2:H-1

for j=2:W-1

J(i,j)=4*M(i,j)-[M(i+1,j)+M(i-1,j)+M(i,j+1)+M(i,j-1)];

end;

subplot(1,2,1);imshow(I);title('2');

subpl...

灰度级饱和是什么意思

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