图像的属性,利用OpenCV进行图像的基本操作
2016-03-16 10:13
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在我们生活中常见的图像有黑白图像,灰度图像和彩色图像。这三者的主要区别是每个像素点我们使用的量化幅值不一样。黑白图像最简单,0表示黑色,1表示白色,因此每个像素点(pixel)只需要一位(二进制位)进行量化。而灰度图像相比于黑白图像更为复杂一点,在黑白之间还有很多的灰度不同的等级,因此每个pixel需要8位进行量化,取值范围是(0,255)。彩色图像是由R\G\B三种不同的颜色图像进行合成的,每个pixel包含了R,G,B三种元素,因此每种颜色由8位进行量化,那么每个pixel就需要8*3=24位来进行幅值量化。每张图像的大小也是由空间离散化的大小与幅值离散化的大小共同决定的。
图像信号是二维的信号,但是和一维的信号有很多相似之处。图像信号是在空间中对图像进行采样,也就是对信号进行空间离散化,我们通常说的256*256的图像就是在空间离散化图像,相当于把图像划为了256*256份,而每一份就是我们说的pixel,然后对每个pixel进行幅值离散化,幅值离散化的位数不同,就会产生黑白、灰度、彩色图像三种。下图是使用OpenCV得到的RGB图像和灰度图像,以及它们的每个pixel的幅值。
![](http://images2015.cnblogs.com/blog/911704/201603/911704-20160316100815537-349823778.jpg)
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图像信号是二维的信号,但是和一维的信号有很多相似之处。图像信号是在空间中对图像进行采样,也就是对信号进行空间离散化,我们通常说的256*256的图像就是在空间离散化图像,相当于把图像划为了256*256份,而每一份就是我们说的pixel,然后对每个pixel进行幅值离散化,幅值离散化的位数不同,就会产生黑白、灰度、彩色图像三种。下图是使用OpenCV得到的RGB图像和灰度图像,以及它们的每个pixel的幅值。
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