图像灰度化的目的是什么?解释的清楚点,谢谢了。

发布网友发布时间：2022-05-12 02:29

共3个回答

懂视网时间：2022-05-12 06:50

具体步骤1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌代码实现图像灰度化gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)高斯平滑，中值滤波处理gaussian = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT) median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)Sobel边缘检测sobel

1. 总结关于车牌注意点

简介：具体步骤1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌代码实现图像灰度化gray = cv2.cvtColor(img, ...

2. Python实现车牌定位及分割

简介：具体步骤1、将采集到的彩色车牌图像转换成灰度图2、灰度化的图像利用高斯平滑处理后，再对其进行中直滤波3、使用Sobel算子对图像进行边缘检测4、对二值化的图像进行腐蚀，膨胀，开运算，闭运算的形态学组合变换5、对形态学变换后的图像进行轮廓查找，根据车牌的长宽比提取车牌<!more>代码实现图像灰度化gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLORBGR2GR...

3. HTML5 组件Canvas实现图像灰度化的实例代码

简介：HTML5发布已经有很长一段时间了，一直以来从来没有仔细的看过，过年刚来随便看看发现HTML5中的Canvas组件功能是如此的强大，不怪很多牛人预言Flash已死，死不死不是我要关心的，我关心的Canvas可以很轻松在网页中实现简单相框和图像灰度化。一起来看看HTML5 Canvas是怎么做到的吧！1. 新建一个html页面，在body tag之间加入Gra

4. HTML5组件Canvas实现图像灰度化(步骤+实例效果)

简介：HTML5,原来如此神奇。程序在google浏览器中测试通过。最后的忠告，千万不要在本地尝试运行上面的代码，google浏览器的安全检查会自动阻止从浏览器中读写非domain的文件。 ...，。

5. HTML5组件Canvas实现图像灰度化

简介：HTML5, 原来如此神奇。程序在google浏览器中测试通过，感兴趣的朋友可以参考本文讲解的HTML5组件Canvas实现图像灰度化的具体步骤，希望对你有所帮助

热心网友时间：2022-05-12 03:58

图像灰度化的目的：避免条带失真。

灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255，灰度图像通常在单个电磁波频谱（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。

扩展资料

灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值。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。

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。

参考资料来源：百度百科-灰度化

参考资料来源：百度百科-灰度图像

热心网友时间：2022-05-12 05:33

现在大部分的彩色图像都是采用RGB颜色模式，处理图像的时候，要分别对RGB三种分量进行处理，实际上RGB并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。
现在有很多其他的颜色模式，例如HSI模式，HSI是由色调，饱和度，亮度三个分量来表示颜色。HSI比RGB更符合人的视觉特性。
但是HSI也是三通道，真正反映图像特征的变量是I，其他都是色彩的反映。
所以我们经常要把图像弄成8位的灰度值图像直接进行处理，可以通过直方图，灰度变化，还有正交变换之类的进行处理。甚至经常把图像分割之后变成二值图像处理。

这是我一家之言，但是是我长时间的图像处理，及参考了很多书之后得出的经验，不少书上也差不多是这般解释。追问灰度化是不是就把3维矩阵化成2维矩阵啊？？我用的是matlab。

追答可以这么说，如果原来的彩色图像是800×600×3的话，变成灰度图像就变成800×600了，类型都是uint8 的，也就是无符号八位整数，0到255。
MATLAB的话，用rgb2gray函数可以转换，三个分量转成一个分量是以0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B的比例转换。
直接输入help rgb2gray 回车，会有解释。