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電子發燒友網>人工智能>為什么圖片識別要將彩色圖像灰度化?

為什么圖片識別要將彩色圖像灰度化?

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大家好,又到了每日學習的時間了,今天我們來聊一聊FPGA學習中可以遇到的一些算法,今天就聊一聊彩色灰度的算法。 一、基礎 對于彩色灰度,有一個很著名的心理學公式: Gray = R*0.299
2021-04-15 15:47:461692

面向灰度圖像且像素不擴展的異或視覺密碼方案

在保證快速響應碼識讀效率的基礎上,為提髙其秘密載荷能力,基于快速響應碼的模塊識別特性,提岀種面向灰度圖像且像素不擴展的ω,η)異或視覺密碼方案。該方案根據模塊識別單元的結構建立灰度值與系列模板之間
2021-04-27 11:00:172

淺談攝像機如何獲得彩色圖像的?

和工程師們想出了多種方法。 1彩色成像的原理 不管是CCD還是CMOS,它們只能接受光強,不能識別光的波長。 CCD和CMOS對近紫外200nm至可見光380-780nm直至近紅外1100nm波長范圍都有相應。這使得如果直接用CCD和CMOS,輸出的只能是灰度圖像。 為了得到我們
2021-04-30 10:06:393640

采用硬件加速實現的基本思維有哪些

很多圖像算法不涉及對顏色的識別,僅需要識別灰度目標的變化即可,因此很多時候需要將彩色圖像轉換為灰度圖像,在進行進一步的處理。彩色灰度計算公式如下:Y=0.299*R + 0.587
2021-06-30 15:37:361383

SRM32單片機圖像處理(灰度化、二值化)及直線識別

開發板:STM32F407功能:(一)OV7670(不帶FIFO)驅動及LCD顯示(二)圖像灰度化處理(第二幅圖)(三)二值化處理(最大類間方差法確定閾值)(第三幅圖)(四)平行直線識別(第四幅圖)...
2021-11-19 10:36:1523

關于彩色圖像高斯反向投影基于OpenCV的C++代碼

圖像反向投影的最終目的是獲取ROI然后實現對ROI區域的標注、識別、測量等圖像處理與分析,是計算機視覺與人工智能的常見方法之一。圖像反向投影通常是彩色圖像投影效果會比灰度圖像效果要好,原因在于彩色
2022-05-31 10:31:54739

圖像處理:什么是灰度

彩色圖像中的每個像素顏色由R、G、B三個分量來決定,而每個分量的取值范圍都在0-255之間,這樣對計算機來說,彩色圖像的一個像素點就會有256*256*256=16777216種顏色的變化范圍!
2022-07-07 09:03:197383

攝像頭是如何獲取彩色圖片的?

攝像頭是如何獲取彩色圖片的?先和大家說下CMOS圖像傳感器的工作原理。下圖是一個CMOS傳感器典型電路,4T-APS電路圖。
2023-02-01 17:30:352546

為什么圖片識別要將彩色圖像灰度化?

正式解釋這個問題之前,我們需要了解,什么是灰度化?
2023-06-06 10:27:10588

基于機器視覺的圖像灰度化方法比較分析

由于現代工業生產中大部分的工件是彩色物件,而對于計算機來說彩色圖片包含的信息太多,以至于對于計算機來說任務過于繁重。處理圖像的時候,要分別對RGB三種分量進行處理,實際上RGB并不能反映圖像的形態
2023-07-17 11:49:21321

圖像處理之預處理方法

灰度化,在RGB模型中,如果R=G=B時,則彩色表示一種灰度顏色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度圖像每個像素只需一個字節存放灰度值(又稱強度值、亮度值),灰度范圍為0-255。一般有分量法 最大值法平均值法加權平均法四種方法對彩色圖像進行灰度化。
2023-10-20 17:08:17487

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