图像最大值与最小值的获取

最新推荐文章于 2024-08-15 15:45:54 发布
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分类专栏： opencv
9.图像像素的最大值与最小值
twnkie的博客
07-21 514
图像的最大值和最小值表示图像中的最亮和最暗像素的强度值。这些值通常用于对比度调整、灰度级伸展等图像处理操作中。在OpenCV中，这些值通过遍历图像的每个像素，并与当前所记录的最大值和最小值进行比较来获得。
Halcon区域的最大、最小灰度值min_max _gray
fallingleafgrief的博客
01-07 3255
以图（a）为例，这里设置一个百分比值，设为5，即取直方图波峰与谷底之间的区域，向内收缩5%，得到的区域最大灰度值为201.0，最小灰度值为720。如果将 min_max_gray 算子的参数3改为0，则灰度直方图不收缩，仍是整个区域的灰度波峰与谷底之间的灰度值，那么结果会和9.2.1小节一样，最大灰度值仍为255.0，最小灰度值为1.0。min_maxgray 算子的原理是基于灰度直方图，取波峰和谷底之间的区域，区域两端各向内收缩一定的百分比，然后在这段范围内计算出最小灰度值和最大灰度值。
图像处理最大值最小值
06-11
c#模拟影像求解最大最小值 采用GDAL的算法来计算
pil 图像最大值_寻找图像中最大值的坐标
weixin_39942397的博客
12-20 428
Background:I'm new to using Python's PIL for photo manipulation, and have very recently found the need for a basic photo processing function within an existing program. My program currently imports an...
OpenCV minMaxLoc()函数找出图像中最小值最大值
程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。
04-27 2204
OpenCV 找出图像中最小值最大值函数minMaxLoc的使用功能：从一个矩阵中找出全局的最大值和最小值。函数cv::minMaxLoc找出最大和最小元素的值和他们的位置。极值是遍历整个矩阵找到，或者当掩码不是一个空矩阵时，是通过遍历指定矩阵区域找到。函数不适用于多通道矩阵，如果需要遍历所有的通道来找到最大和最小值，首先使用函数Mat::reshape转换为单通道矩阵。或者你可以使用函数 extractImageCOI ，mixChannels , or split 来提取特定通道。
OpenCV9-图像最大值，最小值，均值和方差
briant_ccj的专栏
01-27 6341
图像的最大值和最小值 图像的最大值和最小值可以用到图像的归一化 图像的均值 图像的均值可以反应一个图片的亮度，均值越大说明图像越亮，均值越小说明图像越暗 图像的方差 图像的方差反应的是图像像素与均值之间的离散程度，方差越大说明图像的像素越离散，有的地方数据较大，有的地方数据较小，可以反映出图像是更清晰的。通过比较方差的方式来确认两张图片的清晰度。 minMaxLoc()可以查找最大值和最小值 me...
寻找图像中的局部极大点
u013339596的专栏
02-13 5538
某个图像处理的任务需求被转化为一个寻找图像局部最大值的问题，例如下面的图像是一段来自医学投影的组织影像，其中用肉眼能够辨识出一些灰度值比较大的团块，这些团块都是代表着一定医学含义的组织。需求是找出类似这种团块的个数。 原图 需要找的团块 　　后来在ImageJ中发现了一个这个比较奇妙的算法，叫做FindMaxima，这个算法支持提供
OpenCv中计算图像像素最大值、最小值、均值和方差
Xx_Studying的博客
12-30 1万+
1、寻找图像像素的最大值最小值 寻找图像最大值最小值的函数 minMaxLoc() 函数 minMaxLoc() 函数原型 void cv::minMaxLoc(InputArray src, double * minVal, double * maxVal=0, Point * minLoc=0,Point * maxLoc=0,InputArray mask = noArray()) 其中，src为需要寻找最大值和最小值的图像或者矩阵，要求必须是单通道；minVal：图像或矩阵的最小值；ma
numpy找出array中的最大值,最小值实例
09-20
3. 使用numpy提供的函数`np.max(a)`和`np.min(a)`来获取数组中的最大值和最小值，其中`a`是你的numpy数组变量名。 4. 若想要获取最大值或最小值的索引位置，可以使用`np.where()`函数结合前面的函数。例如，`np....
C++ Opencv 求灰度图像的 最大值 最小值 均值 均差 等
hgaohr1021的博客
08-15 368
【代码】C++ Opencv 求灰度图像的 最大值 最小值 均值 均差 等。
005-OpenCV4(C++)图像像素信息统计（图像最大值、最小值、均值、方差、图像像素分布信息）
AlexanderMiao的博客
04-08 2201
005-OpenCV4(C++)图像像素信息统计（图像最大值、最小值、均值、方差、图像像素分布信息）
得到图像中灰度值最多的值
11-29
在VS2013下利用OPENCV完成对图像中灰度值出现最多次数值的提取
用图像的块的极大值对图像进行处理
qq_18343569的博客
08-01 556
clc; clear all; close all; img=imread('C:/lena.jpg'); [m n]=size(img); I=zeros(m,n); for i=2:m-1 for j=2:n-1 % sum=0; % for k=-1:1 % for p=-1 :1 % sum=s
C# GDAL 数字图像处理Part3 获得统计信息与直方图数组
Im_Nobody33的博客
10-24 1553
这篇文章写的就是如何获得Band的统计信息，以及如何对BMP进行统计。
OpenCV学习笔记（三）——图像像素（图像的最大（小）值、均值、标准差、比较运算、逻辑运算、图像二值化）
热门推荐
a1016249126的博客
03-20 1万+
1 图像像素统计 数字图像可以用大小一定的矩阵来表示，矩阵中每个元素的大小表示图像中每个像素的明暗程度。查找矩阵中的最大值就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算矩阵的平均值就是计算图像的平均灰度（图像的整体亮暗程度可以用平均灰度来表示）。因此，统计矩阵数据的特征值具有一定的意义。 1.1 图像像素的最大值和最小值 OpenCV 4中提供了寻找图像像素最大值、最小值的函数 cv.minMaxLoc() #cv.minMaxLoc()函数原型 minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv
图像的最大值和最小值滤波处理
Chopper10的博客
09-27 1382
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <string> using namespace cv; /* 自定义最小值滤波，邻域内最小,卷积核大小默认3 */ void MinFilter(Mat &src_image, Mat &dst_image, int k_size = 3) { int max_rows = src_image.rows; //
OpenCV求(图像)矩阵中最大值，最小值函数minMaxLoc() vs minMaxIdx()
duiwangxiaomi的博客
07-31 1万+
文中对求(图像)矩阵中最大值，最小值函数的opencv函数：minMaxLoc() 与minMaxIdx()，进行了详细介绍，包括功能、参数介绍及使用方法。
python获取所有图像像素最大值缩放图片到指定大小并填充像素
别说话写代码的博客
06-13 1万+
#-*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import pdb from PIL import Image,ImageEnhance import os dic = {} import os import shutil import numpy as np import pandas as pd from PIL i...
图像diff最大值减去最小值
最新发布
01-08
### 计算图像差异的最大值与最小值之差 对于两张图像之间差异的计算，通常会先生成一张表示这两张图片间差异的图像。此差异图像是通过比较原始图像和另一幅对比图像中对应位置上的像素值得到的结果。当涉及到Python实现时，Pillow库是一个常用工具[^1]。 具体来说，在获取了代表两幅图像差异的图像之后，可以通过遍历该差异图像的所有像素点来找到其中的最大值和最小值。这两个极端值分别代表着最显著的变化程度以及几乎无变化的程度。两者相减即可得到所求的最大差异与最小差异之间的差距。 下面是一段用于执行上述操作的具体代码： ```python from PIL import Image, ImageChops def calculate_diff_range(image_path_1, image_path_2): img1 = Image.open(image_path_1).convert('L') # 转换成灰度模式 img2 = Image.open(image_path_2).convert('L') diff_img = ImageChops.difference(img1, img2) min_val = None max_val = None pixels = list(diff_img.getdata()) for pixel_value in pixels: if min_val is None or pixel_value < min_val: min_val = pixel_value if max_val is None or pixel_value > max_val: max_val = pixel_value range_of_difference = max_val - min_val if not (min_val == max_val and min_val == 0) else 0 return range_of_difference ``` 这段代码首先加载并转换待比较的两张彩色图为灰度图；接着调用`ImageChops.difference()`方法创建它们之间的绝对差异图像；最后迭代这个差异图像的数据集以找出最大值和最小值，并计算其范围。
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