一、画像階調アルゴリズム

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階調アルゴリズム概要

1.Opencv階調実現

2.階調アルゴリズム手動実装

階調アルゴリズムの概要
コンピュータ分野では、グレースケールデジタル画像は、画素ごとに1つのサンプリング色しかない画像である.このような画像は、理論的には、このサンプリングは、任意の色の異なる深さ、さらには異なる輝度の異なる色であってもよいが、最も暗い黒から最も明るい白までの階調として表示されることが多い.階調画像は白黒画像とは異なり、コンピュータ画像の分野では白黒画像は白黒の2色しかなく、階調画像は黒と白の間に多くのレベルの色深さがある.
一.Opencv階調実装

読取時実現:

import cv2
# picture type 0:gray   1 color
img = cv2.imread("    .jpg", 0)
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)

リアルタイムで階調

に移行する.

import cv2
img1 = cv2.imread("image0.jpg", 1)
#        , bgr       
dst = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)

二.階調アルゴリズム手動実装

階調アルゴリズム有名な心理学公式:

Gray = R0.299 + G0.587 + B*0.114
心理学の公式に基づいてpythonは次のコードを生成します.

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("image0.jpg", 1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
mode = imgInfo[2]
dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
for i in range(0, height):
    for j in range(0, width):
        (b, g, r) = img[i, j]
        b = int(b)
        g = int(g)
        r = int(r)
        gray = b*0.114 + g*0.587 + r*0.299
        dst[i, j] = np.uint8(gray)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)

アルゴリズム最適化提案:b 0.114 + g0.587 + r0.299は、小数1000を先に加算し、合計を1000で除算して精度損失を回避することができます.

非心理学公式:

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("image0.jpg", 1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
mode = imgInfo[2]
dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
for i in range(0, height):
    for j in range(0, width):
        (b, g, r) = img[i, j]
        gray = (int(b) + int(g) + int(r)) / 3 #(r+g+b)/3  
        dst[i, j] = np.uint8(gray)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)

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