单通道图像

最新推荐文章于 2024-05-14 01:29:09 发布
最新推荐文章于 2024-05-14 01:29:09 发布
阅读量2k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 名词解释
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37942706/article/details/88548274

单通道指图像的1个颜色分量。

8位，是一个颜色分量的值（或者叫灰度值）用32位2进制（4字节）表示。

32位，是一个颜色分量的值（或者叫灰度值）用8位2进制（1字节）表示。

通常用3通道（RGB）或4通道（RGBA），每通道1字节表示颜色。

32位单通道的颜色分分辨率大大高于8位单通道的。

比喻：将模拟量分为2的32次方的数字值，分辨率高，8位就只分为2的8次方个值来分辨图像，分辨率比前者低很多。比如，将1米的米尺分为32段，每一段很小，而分为8段，每一段就很大，测量起来32段的米尺更准确。

修改yolov8使支持单通道图像输入
mingo_敏
08-07 5026
默认支持BGR三通道图像输入，但是在很多工业场景下，存在很多灰度图像的场景，因此对yolov8代码做一些修改以支持单通道图像输入，满足项目实际需求。训练时，只需要在 data 的 yaml 文件中，添加 ch=1 即可。
单通道图片
weixin_56405212的博客
05-18 713
import torch import random import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image imge = np.random.randint(0,256,size=(20,10)) #最小的那个数字0表示为黑，最大的那个数字256表示为白 # image = np.random.randint(0,256,size=(20,10,3)) plt.imshow(imge,cmap=.
图片一：单通道、三通道、灰度图、黑白图、三通道转灰度图(单通道)
stay_zezo的博客
03-07 3万+
图片的概念经常搞不清楚，导致对图片处理很糟糕。 感觉还是总结下比较好，省的每次都要找一堆博客看。下面的内容是博主个人理解，不能保证全部正确，如有错误，敬请指出。 1、图片：通常指的是数字图片，数据结构通常是数组 2、像素：最小的图像单元，一张图像由好多的像素点组成。就是一个方形的小区域，下图是博主用numpy随机生出的20*10单通道图片，数一数，刚好每行10个小方格，共20行。 即图片的高度和宽度分别为20,10 3、图片尺寸：高度*宽度，即上图的20*10 4、图像分辨率：指图像中存储的
多通道(MULTICHANNEL)单通道(SINGLECHANNEL)图像概念
JineD的博客
08-09 3835
在做机器视觉时，常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像，以方便图像处理，但是。写这篇博客，是为加深对这两个概念的理解，下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的，并对运行结果进行观察分析。......
OpenCV-Python常用图像运算：加减乘除幂开方对数及位运算
老猿Python
10-19 8851
本文详细介绍了OpenCV-Python图像的加减乘除幂开方对数及位运算相关的函数及语法，并总结了相关函数的作用。OpenCV中图像存储为矩阵，因此图像的运算其实就是矩阵的运算。图像的运算主要包括图像基础算术运算、图像加权运算（又称为图像融合）、按位运算等类别。这些运算可以直接通过numpy矩阵进行，也可以通过opencv的专用方法进行，但opencv的矩阵运算是饱和运算，其运算效果比纯粹的矩阵运算效果更好。
opencv 单通道图像（灰度图）绘制彩色标识方法
qq_27278957的博客
11-29 1万+
简述 通常我们将彩色图像灰化、二值化后，图像变成灰色图像（单通道图像），这时如果直接在单通道图上绘制彩色标识时，只会出现黑色或者白色标识，这点是毋容置疑的。但是如果我们想要调试，在这张图上绘制出彩色标识，只需要做一个小转化就可以了。 方法 肯定是将单通道图像转化为三通道图像。举例：单通道图是CV_8UC1类型图像。我们需要创建一个CV_8UC3的三通道图，接收单通道图的数据！ //m_m...
单通道图像转化为三通道，并与彩色图像融合叠加
10-24
将一个单通道变成三通道 的图片 通过线性加权叠加的形式 叠加在另一个彩色图像上。
MATLAB批量把单通道图像转三通道格式方法
最新发布
07-13
在本例中，我们要探讨的是如何利用MATLAB实现一个批量将单通道图像转换为三通道图像的方法。单通道图像是指只包含灰度信息的图像，其每个像素的值都是灰度级别的亮度值，而不包含色彩信息。而三通道图像通常指的是...
利用opencv 读取视频 并作处理转化成单通道图像再处理二值化前景图C++.zip
12-27
在OpenCV库中，我们可以利用其强大的图像处理功能来实现从视频中提取帧，并将这些帧转换为单通道图像，进一步进行二值化处理以获取前景物体。以下是一系列详细步骤，展示了如何使用C++来完成这个任务： 1. **视频...
遥感单通道图像保存为彩色图像
始于足下
01-11 710
将单通道图像以彩色图像的形式进行保存主要使用了PIL库就这卡了我半天时间，记录一下避免踩坑。
图像预处理（单通道化图像）
weixin_44609769的博客
06-09 619
将批量图片放到./data文件夹下运行程序即可—————————------------------查看图片是否为单通道图片-------------------————————右键单击图片，点击属性，点击详细信息，查看图片位深度，如果位深度是8位，则图片是单通道图片...
单通道灰度图片fine-tune训练网络与caffe批量分类测试
Jian_yang275132的博客
07-30 2551
1. 转imdb灰度图数据 一定要加上--gray，否则训练时报如下错误： GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \ --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \ --resize_width=$RESIZE_WIDTH \ --shuffle \ --gray \ $TRAIN_...
图像处理——单通道图像与多通道图像
ngc_1277
12-23 9868
概念 （一）：单通道图， 俗称灰度图，每个像素点只能有有一个值表示颜色，它的像素值在0到255之间，0是黑色，255是白色，中间值是一些不同等级的灰色。（也有3通道的灰度图，3通道灰度图只有一个通道有值，其他两个通道的值都是零）。 （二）:三通道图，每个像素点都有3个值表示 ，所以就是3通道。也有4通道的图。例如RGB图片即为三通道图片，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)...
用python处理图片---单通道变多通道
热门推荐
zhouguangfei0717的博客
08-10 3万+
一、图像通道 1、彩色图像转灰度图 转载：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5096330.html       from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img=Image.open('d:/ex.jpg') gray=img.convert('L') plt.figure("...
opencv 把3通道图像转成单通道_图像基础基础知识
weixin_40009472的博客
11-27 2万+
一、图像通道二值图二值图就是图像的像素点只有0或255，整个图像呈现出只有黑白两种效果。单通道图：俗称灰度图，每个像素点只能有一个值表示颜色，他的像素值在 0-255 之间，0 是黑色，255 是白色，中间值是一些不同等级的灰色三通道图每个像素点都有 3 个值表示，例如 RGB 图片即为三通道图片，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道之间的叠加来得到各式各样的颜色。三通道图就...
halcon把图片改成单一通道_图片的通道转换
weixin_36374843的博客
12-24 1897
图片是存储信息的载体。在图像处理(机器视觉)中图片并不是连续的，而是离散的数据点，本质其实就是一个网格，而网格上的每一个点对应着一个或者多个值，该值范围一般是0-255(跟实际存储位数有关，该出只考虑0-255存储值)R 红 0-255G 绿 0-255B 蓝 0-255任何一幅彩色图像都可以用RGB三种颜色搭配出来，因此任何图像都可以用数组进行表示；并且该数组...
单通道和多通道图像相关概念
zhawenting的博客
08-03 7878
转自：https://blog.youkuaiyun.com/cai_huan_123/article/details/44959103 图像通道在RGB色彩模式下就是指在下就是指那单独的红色R、绿色G、蓝色B部分。也就是说，一幅完整的图像，是由红色绿色蓝色三个通道组成的。在HSV色系中指的是色调H，饱和度S，亮度V三个通道。 在做机器视觉时，常常要将一个多通道图像分离成几...
图像分割：从单通道到多通道
AI天才研究院
05-14 469
1. 背景介绍 1.1 图像分割的定义与意义 图像分割是计算机视觉领域中一项基础而又重要的任务，其目标是将图像分割成多个具有语义意义的区域。每个区域对应着图像中的一个对象或部分，例如人物、汽车、天空等。图像分割在许多领域都有着广泛的应用，例如： 医学影像
图像三通道和单通道的解释
HY的博客
04-27 4899
（一）：单通道图， 俗称灰度图，每个像素点只能有有一个值表示颜色，它的像素值在0到255之间，0是黑色，255是白色，中间值是一些不同等级的灰色。（也有3通道的灰度图，3通道灰度图只有一个通道有值，其他两个通道的值都是零）。 （二）:三通道图，每个像素点都有3个值表示 ，所以就是3通道。也有4通道的图。例如RGB图片即为三通道图片，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红( R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色
YOLO检测单通道图像
03-22
### YOLO 对单通道图像进行目标检测的方法 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，通常用于处理三通道的 RGB 图像。然而，在实际应用中可能会遇到单通道灰度图像的情况。以下是针对单通道图像使用 YOLO 进行目标检测的具体方法： #### 数据预处理 由于 YOLO 默认输入的是三通道图像，因此需要对单通道图像进行扩展以适配模型的要求。可以通过复制单通道图像的数据到三个通道上来模拟彩色图像的效果[^1]。 ```python import cv2 import numpy as np def preprocess_single_channel_image(image_path, input_size=(416, 416)): # 加载单通道灰度图像 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 将单通道图像扩展为三通道图像 image_rgb = cv2.merge([image, image, image]) # 调整图像尺寸至 YOLO 输入大小 resized_image = cv2.resize(image_rgb, input_size) # 归一化像素值并调整维度顺序 (HWC -> CHW) normalized_image = resized_image / 255.0 transposed_image = np.transpose(normalized_image, (2, 0, 1)) return transposed_image ``` #### 修改训练数据集 如果计划重新训练 YOLO 模型，则需确保数据集中包含单通道图像，并按照上述方式对其进行预处理。此外，还需注意标注文件的一致性和准确性[^3]。 #### 使用预训练权重微调 当面对特定场景下的单通道图像时，可利用迁移学习的思想加载已有的预训练权重作为初始化参数，从而加速收敛过程并提高性能表现。需要注意的是，初始层可能需要冻结一段时间以便更好地适应新任务需求[^2]。 #### 测试阶段注意事项 在测试过程中同样遵循相同的数据预处理逻辑；另外考虑到可能存在颜色信息缺失带来的影响，建议对比分析不同增强手段对于最终效果的影响程度。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 替换为你使用的具体版本号 test_image_path = 'path_to_your_test_image.png' processed_image = preprocess_single_channel_image(test_image_path) results = model(processed_image) print(results) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值