matlab灰色处理代码基于深度学习的投影梯度下降用于图像重建 该项目包括一个框架，以： 在Pytorch中训练神经网络（Unet）作为图像到图像投影仪，将其导出为.pth和.onnx格式 在[1]中应用松弛投影梯度下降（RPGD）进行图像重建。 对于这一部分，在Python和Matlab中都提供了代码。 在Matlab中，由于有许多库，测量操作员可能更容易获得。 %%% 入门 先决条件 Python 3.7 Pytorch 1.1.0 Scipy 1.2.1 Matplotlib 3.0.3 对于Matlab代码： Matlab R2019a深度学习工具箱 正在安装 下载文件夹代码和数据 运行测试 此处提供的干净数据（位于train_target和test_target文件夹中）包含200个训练图像，20个测试图像，每个图像都有1个通道，灰度像素为320x320。 每个图像都是从Matlab幻象函数生成的，参数是从修改后的Shepp-Logan头部幻像获得的参数E，然后通过使E = E + 0.01 * randn（10,6）来添加一些变化。 测量算子H是5x5卷积，权重= 1/25

这个 matlab 程序使用灰度运行长度矩阵从灰度图像计算多个图像统计信息，它们是： 1. 短期重点（SRE） 2. 长期强调（LRE） 3. 灰度不均匀 (GLN) 4. 跑动百分比 (RP) 5. 运行长度不均匀性 (RLN) 6. 低灰度运行强调 (LGRE) 7. 高灰度运行强调 (HGRE) 该函数还接受一个掩码，使用户能够仅分析图像的某些区域。 有关完整说明，请参阅脚本。 例子： I = imread('cameraman.tif'); ％读取图像imshow（I）％显示图片掩码 = 个（大小（I（：，：，1）））； % 我们要分析整个图像量化 = 16; % 将图像量化为 16 个级别[SRE,LRE,GLN,RP,RLN,LGRE,HGRE] = glrlm(I,quantize,mask) % 计算统计

内附完整代码，RGB转灰度视频Verilog代码，FPGA实训项目，同时有视频演示 top：顶层模块，有4个基地址，每个基地址的空间都可以保证能够存储一帧的 数据； rgb_to_ycbcr：RGB转灰度模块，包括计算，移位，延时等； coms_8_16bit：将数据拼接为16bit位宽，每两个周期进行一次数据的拼接； fram_read_write：读写FIFO； I2C_config：I2C配置； uut_ov5640_rgb565_1024_768：ov5640的配置； color_bar：彩条，只是采用了它的时序而没有采用它的数据； video_timing_data：每次场同步信号运行的时候去产生一个读请求。

图像处理运算，可以对灰度图像进行边缘提取 ，种子填充，轮廓跟踪，轮廓提取

文字识别用到了Tesseract-ocr，另外一个用到了图片处理函数bitmap包括灰度化

该程序获取图像和所需的分区数，并找到不同类别的均值并提供分类图像（面具）。

16个灰度，也就是 0--15，用4个BIT来表示， 8-4-2-1 用PWM产生4个联系不同占空比的脉冲 T8 8/16 对应BIT8 T4 4/16 对应BIT4 T2 2/16 对应BIT2 T1 1/16 对应BIT1 8/16表示的是把PWM的周期划分为16份，其中量的周期占8份，其他雷同 当这4个脉冲运行后，由于人的生理特点。也会出现需他的灰度； 同上面的方法比较，它需要4次个周期人眼才能感觉出灰度； 但是对PWM的要求就很低；比如256种灰度，不过送8次，1024也不过要10次 大大减低了对硬件的要求，现在基本都是使用这种方法； 在一个595上+出现不同的灰度，就必须结合上面说的东东； 把一个灰度分解成4帧 例如灰度9： 1001 T8 8/16 对应BIT8 T4 不亮 对应BIT4 T2 不亮 对应BIT2 T1 1/16 对应BIT1 所以我们的各个灰度分解为4帧，送4次都595，就可以了 例如在1个595上出现下面不同灰度的4个点，（就以4个点举例，） 4个点的灰度 3,12,10,7 转化为BIN码 0011 1100 1010 0111 把8-4-2-1码分割出来，得到独立的4帧 BIT8 0 1 1 0 BIT4 0 1 0 1 BIT2 1 0 1 1 BIT1 1 0 0 1 步骤： 1.把BIT8的数据送到595,用PWM控制OE的脉冲为T8 2.把BIT4的数据送到595,用PWM控制OE的脉冲为T4 3.把BIT2的数据送到595,用PWM控制OE的脉冲为T2 4.把BIT1的数据送到595,用PWM控制OE的脉冲为T1 经过4帧的时间叠加后，就得到不同的灰度。

这是一款实现图像的灰度二值化处理功能源码，该源码主要是利用opencv2.framework进行图像的灰度二值化处理，可以对图像的某个特定矩形区域进行二值化处理，效果如图所示，上方图片是原图，下方是对上方的图片的某个矩形区域进行灰度图二值化处理的效果等。

C语言实现的图像灰度化二值化源代码，不依赖任何第三方库，不使用OPENCV，纯C实现！方便初学者一学即会！

灰度线性变换是最常⽤的图像点运算之⼀，将图像的像素值通过指定的线性函数进⾏变换，以此增强或减弱图像的灰度。 程序主要实现以下功能 1) 显示原始图像，并求其原始图像的直方图 2) 通过⼀维线性函数增强对比度，并显示对比度增强后的直方图 3) 通过⼀维线性函数减小对比度，并显示对比度减小后的直方图 4) 通过⼀维线性函数线性平移增加亮度，并显示其直方图 5） 对图像进行反向显示，并获取反向显示图像的直方图 程序基于matlab代码；如不确定该资源的功能，可私信博主进一步了解该资源的详细功能。