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La mise à l'échelle des gris est le processus de conversion d'une image d'autres espaces colorimétriques, par exemple RVB, CMJN, HSV, etc. en nuances de gris. Il varie entre le noir complet et le blanc complet. Importance de l'échelle de gris – Réduction de dimension: Par exemple, dans les images RVB, il y a trois canaux de couleur et a trois dimensions tandis que les images à échelle de gris sont unidimensionnelles. Réduit la complexité du modèle: envisagez la formation d'un article neuronal sur des images RVB de 10 x 10 x 3. La couche d'entrée aura 300 nœuds d'entrée. D'un autre côté, le même réseau neuronal n'aura besoin que de 100 nœuds d'entrée pour les images en niveaux de gris. Pour que d'autres algorithmes fonctionnent: il existe de nombreux algorithmes personnalisés pour ne fonctionner que sur des images en niveaux de gris, par exemple la fonction de détection des contours de Canny pré-implémentée dans la bibliothèque OpenCV ne fonctionne que sur les images en niveaux de gris.
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Échelle de gris pour évaluer la dégradation selon la norme ISO A02/A03.
Sommaire Dans ce didacticiel, je vais partager ma technique sur la façon de colorer la peinture en niveaux de gris à l'aide de la fonctionnalité GRADIENT MAP et CONTOUR LINE PAINT. Cette technique vous offre certains avantages: 1. Gain de temps, car il vous donnera une belle gradation et transformera l'échelle de gris en couleur en un clin d'œil. 2. Gradation plus cohérente par rapport au brossage manuel de la couleur sur la toile. 3. Plus de variations de couleurs car vous pouvez facilement contrôler la combinaison de couleurs. 4. Suppression de toutes les informations de couleur noir-blanc / niveaux de gris qui donnent à votre peinture un aspect boueux / désaturé. REMARQUE: Cette technique fonctionnera très bien si votre peinture en niveaux de gris a une bonne valeur. La valeur est la lumière et l'obscurité des surfaces de l'objet. TELECHARGER MES FICHIERS DE PROJET Si vous souhaitez suivre le processus en utilisant ma peinture, vous pouvez les télécharger ici:.. Il y a 2 fichiers. Le premier est celui inachevé où vous pouvez suivre mon tutoriel avec ça.
& EMSP, lors exécution transformation logarithmique, il est généralement souhaitable d'obtenir la valeur de compression est retour à l'affichage global. en Matlab est la meilleure façon pour 8 bits, : gs = im2uint (mat2gray (g)) Utiliser des valeurs définies mat2gary dans l'intervalle [0, 1], est défini en utilisant im2uint8 valeurs dans l'intervalle [0255], l'image est convertie en classe uint8. Exemple 2: utilisation de la plage dynamique de la transformation logarithmique est réduite a = imread ( '') imshow ( a) g = im2uint8 ( mat2gray ( log ( 1 + double ( a)))) figure, imshow ( g). La figure 3 est une image, la Fig. 4 est le résultat de l'image après conversion logarithmique, visible sur. La figure 4 par rapport à l'effet d'améliorer l'aspect visuel de l'image d'origine sont plus évidentes. 2. 1 génération d'un histogramme de l'image Pour extraire des informations à partir de l'histogramme de l' image pour l' amélioration basé sur une fonction de conversion de gradation, la compression, la segmentation, le traitement d'image et autres aspects décrits jouent un rôle important, parfois en utilisant l'histogramme normalisé est nécessaire.
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