摘要:灰度图是指用灰度表示的图像,灰度是在白色和黑色之间分的若干个等级,其中最常用的是256级,也就是256级灰度图。灰度图在医学、航天等领域有着广泛的应用。那么如何将一幅彩色图像转换为灰度图呢?根据人眼对红绿蓝三色的敏感程度,可以使用以下比例式进行转换: Gray= R*0.3+G*0.59+B*0.11这也是最常用的一种转换,另外还有一种常用的转换叫平均值法,即取去红绿蓝三色的平均值为灰度: Gray=(R+G+B)/3;下面来写一段程序实现第一种转换算法,显然对于对于一幅256级灰度图,每个像素采用一个字节表示足矣,即为8位位图。对于8位位图的保存,真正的RGB数据是保存在调色板里的,而实际的
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摘要:好吧,先下个定义,图像旋转是指图像以某一点为中心旋转一定的角度,形成一幅新的图像的过程。当然这个点通常就是图像的中心。既然是按照中心旋转,自然会有这样一个属性:旋转前和旋转后的点离中心的位置不变.根据这个属性,我们可以得到旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系。由于原图像的坐标是以左上角为原点的,所以我们先把坐标转换为以图像中心为原点。假设原图像的宽为w,高为h,(x0,y0)为原坐标内的一点,转换坐标后的点为(x1,y1)。那么不难得到:x1= x0 - w/2; y1 = -y0 + h/2;在新的坐标系下,假设点(x0,y0)距离原点的距离为r,点与原点之间的连线与x轴的夹角为b,旋转的角度
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摘要:想在流媒体领域走的更远一点,但是发现自己这方面的专业知识欠缺厉害,特别是图形图像专业知识,于是买了本《数字图像处理》补补。这本书纯理论,什么积分、微分、什么滤波器,傅立叶变换,搞得一头雾水,还是写几行代码来得踏实。言归正题,图像缩放顾名思义,就是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小,是图像处理的一种。自然,图像缩放的核心也就是怎么样根据已知图像计算目标图像的各点像素值。最简单的是最临近插值算法,这种算法就是根据原图像和目标图像的尺寸,计算缩放的比例,然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素,过程中自然会产生小数,这时就采用四舍五入,取与这个点最相近的点。另一种算法是双线性内插值算法,这种算法的目
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