imshow & 图像深度

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像素归一化

8-bit unsigned: 显示图像本来的样子;
16-bit unsigned / 32-bit integer: 用像素值除以256,取值范围由[0,255x256]变为[0,255];
32-bit floating-point: 像素值乘以255, 取值范围由[0,1]变为[0,255]。

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时间: 2024-08-30 01:29:55

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图像深度

图像深度是指存储每个像素所用的位数,也是用来度量图像分辨率的. 像素深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数. 如一幅图像的图像深度为b位,则该图像的最多颜色数或灰度级为2b种.显然,表示一个像素颜色的位数越多,它能表达的颜色数或灰度级就越多.例如,只有1个分量的单色图像,若每个像素有8位,则最大灰度数目为28=256:一幅彩色图像的每个像素用R.G.B三个分量表示,若3个分量的像素位数分别为4.4.2,则最大颜色数目为 24+4+2=210=1024

opencv笔记(3)线性滤波、非线性滤波、图像深度、通道

15     遍历图像中的像素,是先for行数后for列数的,也就是一列一列的遍历,matlab中是从1开始计数,opnecv中采用c语言的从0开始计数. 矩阵归一化:normalize()函数,参数挺多,不过大多都有默认值,不用都写出来,一般要求的图像归一化精简写法为 normalize(InputArray secImage , outputArray dstImage);一个输入,一个输出即可. 16     消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作,信号或图像的能量大部分集中在幅度

对比《Keras图像深度学习实战》PDF+《深度学习技术图像处理入门》PDF代码分析

将深度学习技术应用于图像处理,推荐阅读<深度学习技术图像处理入门>,基于理论讲解,由浅入深地引出若干个经典案例,讲解当前深度神经网络在图像处理领域的应用.提供了基于云GPU容器(Docker)的完整在线开发环境,方便初学者直接学习核心代码. <深度学习技术图像处理入门>以通俗易懂的语言简要讲解机器学习的核心概念,通过比较传统机器学习和深度神经网络的区别,引入深度神经网络的应用领域,将一个完整的深度神经网络的复杂结构拆成输入处理.模型元件以及模型优化三个子块,并详细说明如何将深度神经

图像载入 imshow()[OpenCV 笔记5]

void imshow(const string& winname InputArray mat); winname 窗口表识名称 mat 需要显示的图像.InputArray类型,声明如下 typedef const _InputArray& InputArray; _InputArray定义比较复杂,类里先定义了一个枚举,然后是各类的模版类型和一些方法.遇到InputArray/OutputArray类型,可以把它当作Mat类型处理. 图像大小缩放 如果窗口是用CV_WINDOW_AU

深度图像的获取原理

RGB-D(深度图像)   深度图像 = 普通的RGB三通道彩色图像 + Depth Map   在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道.其中,Depth Map 类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离.通常RGB图像和Depth图像是配准的,因而像素点之间具有一对一的对应关系.   下面可以看到两个不同的深度图,以及从中衍生的原始模型.第一个深度图显示与照相机的距离成比例的亮度.较近的表面较暗; 其他表

【opencv学习笔记1】5种图像滤波辨析:方框、均值、高斯、中值、双边

图像滤波 什么是图像滤波 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性. 图像滤波的目的 a.消除图像中混入的噪声 b.为图像识别抽取出图像特征 图像滤波的要求 a.不能损坏图像轮廓及边缘 b.图像视觉效果应当更好 滤波器的定义 滤波器,顾名思义,是对波进行过滤的器件.(摘自网络) 以上的定义是针对物理器件的,但对于图像滤波而言显然也是适用的. 大家都用过放大镜,这里就以此举一个例

opencv学习之路(12)、图像滤波

一.图像滤波简介 二.方框滤波--boxFilter() 1 #include<opencv2/opencv.hpp> 2 using namespace cv; 3 4 void main(){ 5 Mat src=imread("E://1.jpg"); 6 Mat dst; 7 //方框滤波器,-1代表原图像深度,size内核大小,true按权重相加(此时等于均值滤波),false按原像素相加(所以很多像素点都大于了255,如上图所示) 8 boxFilter(src

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图像腐蚀、膨胀、基本原理和程序实现

图像的腐蚀与膨胀 一.原理: ⑴ 图像形态学处理的概念 数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量,比如边界.骨架以及凸壳,还包括用于预处理或后处理的形态学过滤.细化和修剪等.图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像. ⑵ 二值图像的逻辑运算 逻辑运算尽管本质上很简单,但对于实现以形态学为基础额图像处理算法是一种有力的补充手段.在图像处理中用到的主要逻辑运算是:与.或和非(求补),它们可以互相组合形成其他逻辑运算. ⑶ 膨胀和腐蚀 膨胀