使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理 numpy简介： 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(用来表示向量、矩阵、图像等)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。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。 在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。通过对图像的数组进行直接操作，就可

256色转灰度图C语言实现.................................................................................................

实现彩色图像灰度图的转化 用C语言实现编码

将24位彩色bmp转为灰度图的C程序源代码，编译后即可执行。 使用方法：（假设编译后可执行文件命名为bmp_utils） bmp_utils -h <打印帮助> bmp_utils -p bmp_file <打印图像信息> bmp_utils -c bmp_file <转换为灰度图>

为提高图像识别在分类时的质量，必须在图像的预处理阶段对噪声进行滤除，对图像中的目标对象加以增强。从研究图像增强的空域法人手，利用多尺度Retinex灰度图像增强算法完成图像的增强。做到改善图像颜色恒常性，压缩图像动态范围，提高对比度，有效显示淹没在阴影、光照等区域中的细节。在仿真实验中，对图像进行高斯滤波，确定了高斯滤波系数。仿真结果证明该方法可行，在完成图像增强的同时，对噪声有较好的抑制作用。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB实现灰度预测模型的源代码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

利用灰度共生矩阵提取图像的纹理信息，包括熵，相关性，矩等。可以为图像的后处理提供纹理特征。适合初学者使用。代码用matlab进行编程。

轻松将真彩色图像转换为灰度图，为你图像处理打通第一道口

MATLAB中的灰度直方图的代码，有一般直方图，归一化直方图，彩色图像读取绘制直方图

实现对灰度图像的超高像素分割、内包含LLBP、LBP等代码