1.灰度共生矩阵生成原理 灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法...对于纹理变化缓慢的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较大；而对于纹理变化较快的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较小，对角线两侧的值较大。...2.灰度共生矩阵特征量 2.1对比度 度量 矩阵的值是如何分布和图像中局部变化的多少，反应了图像的清晰度和纹理的沟纹深浅。纹理的沟纹越深，反差越大，效果越清晰；反之，对比值小，则沟纹浅，效果模糊。...当共生矩阵中所有值均相等或者像素值表现出最大的随机性时，熵最大；因此熵值表明了图像灰度分布的复杂程度，熵值越大，图像越复杂。 ?...#define GLCM_DIS 3 //灰度共生矩阵的统计距离 #define GLCM_CLASS 16 //计算灰度共生矩阵的图像灰度值等级化 typedef enum GLCM_ANGLE
-初识PIL中已经介绍了如何安装 PIL 以及 Image 类的简单使用，比如从当前路径下加载名为 shiliu.jpg 的图像。...# RGB 我们知道 RGB 图像实际上是由三个相同形状的数值矩阵横向拼接而成的，数值矩阵中的每个元素值的范围为 (0, 255)。...[Pixel.jpg] RGB 图像（不同模式的数值矩阵排列可能不同）每个像素点呈现的颜色由三个数值矩阵对应位置的三个值决定，可以用一个三元组来表示，比如图示中的像素点 A 表示为 RGB(255, 0...如何获取这些数值矩阵呢？PIL 提供了 PIL.Image.getdata(band = None) 方法，用来获取 Image 对象中的这些数值矩阵。...这种获取和操作图像像素的方式比较麻烦，并且在深度学习中，图像完整的数值矩阵可能更为常用。
上一小节已经介绍了如何安装 PIL 以及 Image 类的简单使用，比如从当前路径下加载名为 shiliu.jpg 的图像。...) # 图像的格式 # JPEG print(img.size) # 图像的尺寸 # (1920, 1920) print(img.mode) # 图像的模式 # RGB 我们知道 RGB 图像实际上是由三个相同形状的数值矩阵横向拼接而成的...RGB 图像（不同模式的数值矩阵排列可能不同）每个像素点呈现的颜色由三个数值矩阵对应位置的三个值决定，可以用一个三元组来表示，比如图示中的像素点 A 表示为 RGB(255, 0, 255)，像素点 B...如何获取这些数值矩阵呢？PIL 提供了 PIL.Image.getdata(band = None) 方法，用来获取 Image 对象中的这些数值矩阵。...这种获取和操作图像像素的方式比较麻烦，并且在深度学习中，图像完整的数值矩阵可能更为常用。
1、点击[Matlab] 2、点击[命令行窗口] 3、按<Enter>键
灰度共生矩阵 灰度共生矩阵(Gray Level CO-Occurrence Matrix-GLCM)是图像特征分析与提取的重要方法之一，在纹理分析、特征分类、图像质量评价灯方面都有很重要的应用，其基本原理图示如下...左侧是一个图像，可以看出最小的灰度级别是1，最大的灰度级别是8，共有8个灰度级别。...根据当前像素跟相邻像素位置不同，可以计算得到不同的共生矩阵，同时根据像素之间的距离不同会输出不同灰度共生矩阵。总结来说，有如下四种不同角度的灰度共生矩阵： ?...此外对正常的灰度图像来说，最小灰度值为0，最大的灰度值为255，共计256个灰度级别，所以GLCM的大小为256x256，但是我们可以对灰度级别进行降维操作，比如可以每8个灰度值表示一个level这样，...OpenCV计算灰度共生矩阵 OpenCV本身没有灰度共生矩阵的算法实现，所以需要对照自己编码实现，计算图像灰度共生矩阵，代码实现步骤如下： 加载图像，灰度转 创建灰度共生矩阵Mat对象 计算灰度共生矩阵
这里主要说的是PIL， PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。...将图片转换为灰度值图像用convert函数： 代码： from PIL import Image image = Image.open('lufei.png') m = image.convert('...将图片保存则用save函数： m.save('lefei.png') 如果想将灰度值还原为rgb的格式，只需要底下在写一条句子，将L换成RGB 将灰度值反相，可以得到一种不一样的效果，将灰度值转为矩阵...首先导入PIL库和numpy库 读取图片，并将图片重新调整大小，接着转换为矩阵，转换为矩阵的时候， 矩阵是一个（x，y，z）的数据，x和y是他的长和宽，然后z是他的rgb数值，0就是r，1就是g，2就是...然后定义一个数值转换为字符的字符表备用 接着做一个转换函数，按一定比例，将一定的rgb数据转为特定字符，接着再利用之前获取到的矩阵的长度和宽度，获取矩阵的像素的rgb数据，传给转换函数C，再将获得到的字符串写入文本文件即可
近期我也在看一些别人写的代码，因为个人习惯不一样，他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同，从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有，有些库读进来的图片存储方式也不太一样，如果不好好总结这些主流图像读写库特点的话...上面提到了两种获取灰度图的方式，读进来的灰度图的矩阵格式是（高度，宽度）。...图像读写 PIL读进来的图像是一个对象，而不是我们所熟知的numpy 矩阵。...可以看到，灰度图像的矩阵的值被归一化了，注意注意！...总结 除了opencv读入的彩色图片以BGR顺序存储外，其他所有图像库读入彩色图片都以RGB存储。 除了PIL读入的图片是img类之外，其他库读进来的图片都是以numpy 矩阵。
： 表示图像色彩空间变换的类型，以下介绍常用的两种： · cv2.COLOR_BGR2GRAY： 表示将图像从BGR空间转化成灰度图，最常用 · cv2.COLOR_BGR2HSV： 表示将图像从RGB...opencV存储的格式：BGR PIL读进来的图像是一个对象，而不是我们所熟知的numpy 矩阵 ?...PIL储存的格式 针对PIL读进来的图像是一个对象，那么如何才能将读进来的图片转为矩阵呢，方法如下： from PIL import Image import numpy as np img1 = Image.open...skimage的存储格式RGB skimage有一个巨大的不同是读取灰度图时其图像的矩阵的值被归一化了，注意注意！...PIL读取灰度图格式 从上面的对比可以看出skimage读取灰度图时的巨大不同就是其图像的矩阵的值被归一化了！！！ 03总结 总的来说OpenCV、Skimage、PIL各有千秋。
对于纹理变化缓慢的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较大；而对于纹理变化较快的图像，其灰度共生矩阵对角线上的数值较小，对角线两侧的值较大。...灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果， 而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。...,源数据 // dst,输出矩阵,计算后的矩阵，即要求的灰度共生矩阵 // imgWidth, 图像宽度 // imgHeight, 图像高度 // 函数功能: 计算水平方向的灰度共生矩阵 //====...,为灰度图像 // vecGLCM, 输出矩阵,根据灰度图像计算出的灰度共生阵 // angle,灰度共生矩阵的方向,有水平、垂直、45度、135度四个方向 // 函数功能: 计算灰度共生矩阵 //==...16，则将图像的灰度级缩小至16级，减小灰度共生矩阵的大小。
矩阵、图像等)以及线性代数函数。...数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。...在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。...在转为数组的过程中我们可以设定数据类型，同时灰度图的图像数组也是有意义的：# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imagefrom pylab import *#...RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。
数字图像是指工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过摄像得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值 在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二位图像，灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型...“0”代表黑色，“1”代表白色 由于每一个像素（矩阵中每一个元素）取值仅有0，1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位 3.2、灰度图像 灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0,255...因此其数据类型一般为8位无符号整数的(int8),这就是人们经常提到的256灰度图像 0表示纯黑色，255表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色 二值图像可以看成是灰度图像的一个特例...3.3、索引图像 索引图像的文件结构比较复杂，出去存放图像的二维矩阵外，还包括一个称之为颜色索引矩阵的MAP的二维数组 MAP的大小由存放图像的矩阵元素值域决定，如矩阵元素值域位[0,255]，则MAP...矩阵的大小为256x3，用MAP=[RGB]表示 MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值 3.4、处理实例 import time import requests from
顾名思义,它的作用就是将一个色彩空间(color space)的图像转换为另一个色彩空间的图像。有了这个神器我们就能轻易的将一张彩色图你像转换成灰度(gray)或其他色彩空间图像。...Raster.getDataElements 有时我们通过ImageIO得到解码后的图像数据对象(BufferedImage)以后,需要获取图像矩阵的裸数据(即一个存储图像数据的byte数组)。...如果你要从这个方法获取RGB的数组，你还得自己写转换代码： /** * 返回图像的RGB格式字节数组 * @param image * @return *...还以前面图像转灰度举例，如果要从灰度图像中获取图像矩阵的字节数组,代码示例如下： /** * 获取灰度图像的字节数组 * @param image * @return...比如我们需要得到图像的RGB数据: /** * 获取图像RGB格式数据 * @param image * @return */ public static
文章目录 一、图像的 RGB 色彩模式 二、Python的 PIL 库 三、图像的数组表示 四、图像的变换 五、图像的手绘效果实现 ?...一、图像的 RGB 色彩模式 图像一般使用 RGB 色彩模式，即每个像素点的颜色由红R绿G蓝B三个通道组成 RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色，其中红绿蓝的取值范围都是0-255 RGB形成的颜色包括了人类视力所能感知的所有颜色.../simple --trusted-host pypi.douban.com 三、图像的数组表示 图像是一个由像素组成的二维矩阵，每一个元素是一个 RGB 值。...将一个彩色图像变成灰度值的图像，再对灰度值取反。...手绘风格是在对图像进行灰度化的基础上由立体效果和明暗效果叠加而成的，灰度实际代表了图像的明暗变化，而梯度表示的灰度的变化率。
文章目录 一、图像的RGB色彩模式 图像一般使用RGB色彩模式，即每个像素点的颜色由红R绿G蓝B组成 RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色，其中红绿蓝的取值范围都是0-255 RGB形成的颜色包括了人类视力所能感知的所有颜色...二、Python的PIL库 PIL，Python Image Library PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库 在Anaconda 中是已经安装好的，命令行下安装方法： pip install...pillow # 用到的第三方库 from PIL import Image # Image是PIL库中代表一个图像的类(对象) import numpy as np 三、图像的数组表示 图像是一个由像素组成的二维矩阵...四、图像的变换 图像可以表示为数组，而数组是可以运算的，经过运算后的数组可以改变图像形状，对图像进行变换。读入图像后，获得像素RGB的值，修改后保存为新的文件。...手绘风格是在对图像进行灰度化的基础上由立体效果和明暗效果叠加而成的，灰度实际代表了图像的明暗变化，而梯度表示的灰度的变化率。
图像库的基本使用方法：matplotlib、PIL(pillow)、OpenCV、skimage、imageio。...使用plt.imread()读取图片将其储存为一个RGB像素值矩阵，再进行处理。...PIL(pillow) PIL即Python Imaging Library，而pillow是PIL的一个分支。...pillow提供了常见的图像读取和处理的操作，它比opencv更为轻巧，且可以与ipython notebook无缝集成。 使用Image.open()读取图片储存为一个对象，并非是numpy矩阵。...总结 其他图像库读取彩色图片都以RGB形式储存，而OpenCV则是以BGR形式存储。其他图像库读取图片都以numpy十六进制彩色值形式储存，而PIL读取图片是以对象形式储存。
类型：字符串 PIL.Image.format 图像源文件的文件格式。 PIL.Image.mode 图像的模式，一般来说是“1”, “L”, “RGB”, 或者“CMYK” 。...PIL.Image.size 图像的大小 PIL.Image.width 图像的宽度 PIL.Image.height 图像的高度 PIL.Image.info 图像的一些信息，为字典格式 字符串验证码的处理...4.1 灰度化 一张图片由很多像素点构成，一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的 R=G=B 这个值就叫做灰度值 白色255 黑色0 R * 0.3 +G * 0.59 + B * 0.11 from...4.2 二值化 先灰度在二值化 利用一个阈值来判断一个图像的像素点是0还是255，小于阈值像素点就变为0，大于阈值像素点编程255 常用阈值选择的方法是： 灰度平局值法：取127 （0~255的中数，...（0+255）/2 = 127） 平均值法： 计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg from PIL import Image def binazing(image): '''
，如RGB有三个通道，而灰度图像则只有一个通道 图像实际上是像素数据的矩形图，图像的模式定义了图像中像素的类型和深度，它在图像中定义mode模式的概念，如： 1:1位像素，表示黑和白，占8bit，在图像表示中称为位图...L：表示黑白之间的灰度，占8bit像素 p：8位像素，使用调色版映射 RGB：为真彩色，占用3x8位像素，其中R为red红色，G为green绿色，B为blue蓝色，三原色叠加形成的色彩变化，如三通道都为...PIL的安装： pip3 install pillow 1、图像模块（Image.Image） 图像模块提供PIL名称的类，该模块提供了许多功能，包括文件加载和创建新图像等，下面我们创建一个图像对象，然后旋转图像...在输入图像的2x2矩阵上进行线性插值，，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板 #BICUBIC：双立方滤波。...，则将RGB值转换为灰度值 更多内容参考官方手册：http://effbot.org/imagingbook/ Pillow只是个基础的图像处理库，若不深入图像处理，已够使用；专业人士都使用opencv
会将它们解码为三通道的“RGB”图像。...▌将图像转换为灰度图像： 我们使用convert()方法来实现图像的灰度转化 Convert()函数会根据传入参数的不同将图片变成不同的模式，通过相关资料我们知道PIL中有九种不同模式。...在PIL中，从模式“RGB”转换为“F”模式是按照下面的公式转换的： F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000 我们以灰度图像为例，将目标图像转换成灰度图像...而在绘制灰度图像的imshow()方法给cmap传入了cm.gray参数。cmap:代表颜色图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 为什么调取灰度图像加了这么一行代码呢？...NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。
前面的一些例子中，我们都是利用Image.open（）来打开一幅图像，然后直接对这个PIL对象进行操作。如果只是简单的操作还可以，但是如果操作稍微复杂一些，就比较吃力了。...因此，通常我们加载完图片后，都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作。 python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算。...Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 打开图像并转化为矩阵，并显示： from PIL import Image import...例2：将lena图像二值化，像素值大于128的变为1，否则变为0 from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as...下面是有关灰度图像的一些例子： img[i,:] = im[j,:] # 将第 j 行的数值赋值给第 i 行 img[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100 img[:100
利用Imgae.open()打开图像,再利用PIL对象进行操作。这样只是简单的处理，一旦操作复杂就比较困难。而像素级的处理与许多复杂操作相关。...所以，通常我们在加载完图片后，都是把图片转换成矩阵来进行复杂操作。...打开并转换图像成矩阵，并显示： from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=np.array...(img) plt.axis('off') plt.show() 调用numpy中的array()函数就可以将PIL对象转换为数组对象。...下面是有关灰度图像的一些例子： img[i,:] = im[j,:] # 将第 j 行的数值赋值给第 i 行 img[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100 img[:100,
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