图像中的基本概念

matlabrgb和波长的换算_RGB与HSI转换Matlab程序 im1=imread('duck.jpg');im3=im1;im1=im2double(im1);[m,n,q]=size(im1);%获取图像的RGB3个通道R=im1(:,:,1);G=im1(:,:,2);B=im1(:,:,3);%改变通道来观察图像figure,subplot(1,3,1),imshow(cat(3,R*0.5,G,B)),title('R通道减半');set(gcf... 阅读详情

一.基础概念

1.数字图像:每一个数字图像都是一个像素点矩阵,这个矩阵包含所有像素点的强度值

 

2.通道:把图像分解成一个或多个颜色成分

  ①单通道:一个像素点只需一个数值表示,只能表示灰度,0为黑色

  ②三通道:RGB模式,把图像分为红绿蓝三个通道,可以表示彩色,全0表示黑色

  ③四通道:在RGB基础上加上alpha通道,表示透明度,alpha=0表示全透明

 

3.深度:深度即位数(比特数)

  ①位深:一个像素点所占的总位数,也叫像素深度、图像深度等

    * 位深 = 通道数 × 每个通道所占位数 

  ②256色图:n位的像素点可以表示2^n种颜色,称2^n色图,n=8时为256色图

  ③8位RGB与8位图:前者的位数指每个通道所占的位数,后者指整个像素点共占的位数

* 8位RGB是一个24位图,也称为真彩

 

4.分辨率:单位英寸所含像素点的个数(长×宽)

 

二.载入标志flags:imread()或cvLoadImage()的第二个参数

1.定义:flags是用枚举定义的,如下所示:

  enum  

{  

   CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED  =-1,  

   CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE    =0,  

   CV_LOAD_IMAGE_COLOR        =1,  

   CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH    =2,  

   CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR    =4  

};  

 

  ①CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE=0将图像转化为单通道(8位灰度)

  ②CV_LOAD_IMAGE_COLOR=1将图像转化为三通道(彩色),这是默认值

  ③CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR=4将保持图像原来的通道

  ④CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH=2将保持图像原来的深度

  ⑤V_LOAD_IMAGE_UNCHANGED=-1已被废置。

 

2.混合使用:以上类型还可以通过加位运算符|来进行混合使用,如CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH|CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR表示通道数和深度都和原图相同;CV_LOAD_IMAGE_COLOR|CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH表示通道数为3,深度与原图像相同

 

3.冲突:如果几个标志混合使用产生了冲突,将采用对应的数字值较小的模式,如CV_LOAD_IMAGE_COLOR | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR 会将图像转化为三通道

 

4.使用int型表示:flags可以用int型表示,flags =0返回单通道灰度图像,flags>0返回三通道彩图,flags<0返回包含Alpha通道的加载的图像

 

三.Mat的type属性

表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数,它是一系列的预定义的常量,其命名规则为CV_(位数)+(数据类型)+(通道数)。具体的有以下值:

CV_8UC1

CV_8UC2

CV_8UC3

CV_8UC4

CV_8SC1

CV_8SC2

CV_8SC3

CV_8SC4

CV_16UC1

CV_16UC2

CV_16UC3

CV_16UC4

CV_16SC1

CV_16SC2

CV_16SC3

CV_16SC4

CV_32SC1

CV_32SC2

CV_32SC3

CV_32SC4

CV_32FC1

CV_32FC2

CV_32FC3

CV_32FC4

CV_64FC1

CV_64FC2

CV_64FC3

CV_64FC4

这里U(unsigned integer)表示的是无符号整数,S(signed integer)是有符号整数,F(float)是浮点数,C1,C2,C3,C4则表示通道是1,2,3,4。

本文转载自:http://blog.youkuaiyun.com/trap94/article/details/50524419

opencv 基础学习08-图像通道操作 OpenCV的通道拆分功能可用于将多通道图像拆分成单独的通道,这在图像处理和计算机视觉任务中具有许多应用场景。图像处理:在某些图像处理任务中,需要对图像的不同通道进行独立处理。例如,可以对彩色图像的RGB通道进行分别处理,如对每个通道进行直方图均衡化、对比度调整、颜色平衡等操作。物体检测:在某些物体检测任务中,通过分析不同通道的信息可以帮助提高检测准确性。例如,在红外图像中,热点和冷点可能分别对应于不同的物体或区域。通过拆分红外图像的通道,可以分别分析不同的温度通道,从而提取更具区分度的特征。背景建模。 阅读详情

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LiBin1103
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