灰度处理与二值化的关系
来源:互联网 发布:酒店美工工作职责 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 10:47
当开始接触图像处理的童鞋可能跟我一样对这两个概念迷惑过,
在图像处理中,用RGB三个分量(R:Red,G:Green,B:Blue),即红、绿、蓝三原色来表示真彩色,R分量,G分量,B分量的取值范围均为0~255,比如电脑屏幕上的一个红色的像素点的三个分量的值分别为:255,0,0。
像素点
查看这张图片的信息,尺寸是800 * 800 的,宽度是800像素,高度是800像素。也就是说这张图片是由一个800 * 800的像素点矩阵构成的(不理解矩阵是什么意思的话,可以把矩阵理解为C语言中的二维数组),这个矩阵是800行,800列,像素是图像的最小单元,这张图片的宽度是800个像素点的长度,高度是800个像素点的长度,共有800 * 800 = 640000个像素点。
因为一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的,所以一个像素点矩阵对应三个颜色向量矩阵,分别是R矩阵,G矩阵,B矩阵,它们也都是800 *800大小的矩阵。下面展示这张美女图片的一部分颜色矩阵数据:
这个是R矩阵中的一部分
这个是G矩阵中的一部分
这个是B矩阵中的一部分
比如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),三个矩阵的值不一定一 一对应,这样做只是为了便于读者理解。
图像的灰度化
灰度处理的方法:
个人觉得第二种方法处理的效果比较好,第一种方法处理后的图片有点模糊。
图像的二值化
常用的二值化方法:
下面给出一张美女图片二值化后的效果图:(漂亮的大白腿依稀可见。)
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