本节主要讨论二值图像、灰度图像、彩色图像的基本表示方法。

二值图像

二值图像就是用0和1来表示每一个像素点。

就像下面这个图,非0即1非黑即白

二值示意

其实再高清的图像,把它不断放大,就是一个个方框。可以用PS之类的绘图软件试试。

下图是不断方法得到的,不过是彩色的,也可以看出来“框框”。

不断放大之后看得出像素点

灰度图像

由于二值图像只有黑的和白的,不能表现出比较细腻的色彩差。

下面两张图就是二值图和灰度图的区别。

二值图,非黑即白

灰度图

灰度图将灰度处理为256个灰度级,用数值[0,255]来表示。

彩色图像

三基色原理

⑴对于人眼来说,自然界中的绝大部分彩色,都可以由三种基色按一定比例混合得到;反之,任意一种彩色均可被分解为三种基色。但客观来说,光是电磁波,不同频率的电磁波干涉时,频率并不会变化,即不会得到另一种频率的颜色。
⑵作为基色的三种彩色,要相互独立,即其中任何一种基色都不能由另外两种基色混合来产生。
⑶由三基色混合而得到的彩色光的亮度等于参与混合的各基色的亮度之和。
⑷三基色的比例决定了混合色的色调和色饱和度。

在RGB色彩中,几乎每一种彩色都可以用红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)这三种颜色组合表示,且每种颜色都在[0,255]之间。

在线颜色选择器 | RGB颜色查询对照表

色彩分解

需要特别注意的是,opencv中三个通道的顺序是B -> G -> R

在图像处理过程中,可以将灰度图像处理为二值图像,将彩色图像处理为灰度图像。


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最后修改:2023 年 03 月 26 日
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