图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种

前面展示了一些canvas实现图片滤镜效果的展示，并且给出了相应的算法，下面来介绍一下具体的实现方法。前面介绍的特效中灰度效果最简单，就从这里开始介绍吧。

不是我要关心的，我关心的Canvas可以很轻松在网页中实现简单相框和图像灰度化。一起来看看HTML5 Canvas是怎么做到的吧!<canvasid="myCanvas">GrayFilter</canvas>添

前言最近读了《冈萨雷斯 数字图像处理》有关灰度变换部分的相关内容，想借此做个学习笔记。RGB图像matlab中彩色图像通过RGB图像来表示。RGB图像中的RGB分别表示红、绿、蓝三种颜色。可以将RGB图像看成一个M×N×3的三维矩阵，其中M、N分别表示图像

得到此图的RGB数据.. 行*列*3字节大小使用矩阵运算...最后得到R,G,B分量都是对应的I分量就OK了..显示处理前/处理后的图片,的确得到了一灰级图像.matlab代码:{{{[直接复制/粘贴] clear closeall img=imread;

在理解直方图均衡化的过程中，参考了一些书籍和博客，让人困惑的是，笔者对于直方图的理解还是停留在表面，并没有深入理解其内涵。因此，本文拟结合图片对直方图的概念进行阐述，并给出其Python实现，最后对她背后所蕴含的一些科学思维，谈谈自己的一些看法。如果我们统

本文实例主要关于Python实现读取MRI为numpy数组，使用imshow显示为灰度。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

前几天接触了图像的处理，发现用OPencv处理确实比较方便，毕竟是很多东西都封装好的，但是要研究里面的东西，还是比较麻烦的，首先，你得知道图片处理的一些知识，比如腐蚀，膨胀，仿射，透射等，还有很多算法，傅里叶，积分，卷积，频谱，加权。反正我看了半天，是云里

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。在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用

灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具，这一篇主要总结OpenCV中直方图CvHistogram的结构和应用。灰度直方图的定义灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数：其横坐标是灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数（频率）。一维直方图

mri_img = ((mri_img-mri_min)/(mri_max-mri_min))*255. clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

曾几何时，网站上显示的灰度图像必须手动进行转换。现在使用HTML 5画布，图像可以被巧妙的转换为灰色，而不必使用图像编辑软件。我下面有一个示例，展示如何使用HTML 5和jQuery动态的将彩色图像转换为灰色。这个示例的目的是向你展示如何使用HTML5和j

ie系列支持css滤镜，一句 filter:gray; 就解决了所有问题。但是，众所周知，ie以效率低著名，你会发现开启以后速度显著下降。并且，最致命的，在其他浏览器下无效。JavaScript能做到，早就有人用js模拟了ie的gray滤镜，如果你感兴趣并

WB是研究蛋白表达的一个经典方法。对于一些时间点或者是不同组织蛋白表达量的分析就涉及到量的变化。一些凝胶成像软件带有此分析工具，比如Quantity One，Bandscan，Gel-Pro Analyzer等成像系统专用软件。除了这些软件，还有一个比较简