grayscale

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마스크를 그레이 스케일 매우 낮은 0에서 255 사이의 회색 음영 값은 아래에서 볼 수있는 것처럼 매우 낮습니다. 형식에 문제가있을 것입니다. 0에서 255 사이의 값을 가져 오려면 어떻게해야합니까? import numpy as np import Image import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import nu

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Computing GrayLevelCooccurrenceMatrix

나는 그레이 스케일 인 BMP 이미지를 가지고있다. bmp 이미지에 대한 회색 레벨 cooccurrence 행렬을 찾아야합니다. 나는 accord.imaging 이름 공간을 사용한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 행렬 값을 계산하는 방법에 대한 지침은 없습니다. Compute 함수가 관리되지 않는 이미지 만 사용한다는 것을 알았 기 때문에 이미 이미지를 관

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EmguCv : 그레이 스케일 줄이기

openCv에서 그레이 이미지의 그레이 스케일을 줄이는 방법이 있습니까? 는 Normaly 난 Image<Gray, byte> inputImage 0에서 256 grayvalues있다. 제 경우에는 0-10의 회색 값이 필요합니다. OpenCV로 할 수있는 좋은 방법이 있나요? 특히 C#입니다.

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OpenCV 양식 응용 프로그램 - 매트를 그레이 스케일로 변환

이론적으로는 매우 쉽지만 이론적으로는 ... :) 매트 프레임 이미지를 그레이 스케일로 변환하고 싶습니다. 나는이 같은 것을 사용한다고 생각한다 : cv :: cvtColor (frameA1, grayImageA1, CV_BGR2GRAY); 그러나 결과는 이것이다 : 나는 그레이 스케일로 변환 후 1에서 3 개 이미지를 왜 http://i57.tinypic

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ReporteR을 구성하여 그레이 스케일 격자 플롯을 얻으십시오

그레이 스케일 트 리뷰는 ReportRs를 사용합니까? trellis.device(color=FALSE)는 library(ReporteRs) library(lattice) trellis.device(color=FALSE) # set grayscale p <- xyplot(decrease ~ treatment, OrchardSprays, groups

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CSS3의 '필터 : 그레이 스케일 (x)'에 해당하는 ImageMagick

CSS3의 '필터 : 그레이 스케일'비율을 imagemagick과 동일하게 적용하려면 어떻게해야합니까? -colorspace 회색을 사용하면 회색 음영 (100 %)과 같아 퍼센트를 변경하는 방법을 찾을 수 없습니다. 원본과 회색 음영 버전을 비율로 오버레이 할 수는 있지만 어쨌든 찾을 수는 없을 것 같습니다.

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SDL 2.0에서 2D GSL 행렬 시각화

2 차원 GSL 행렬에 음수가 아닌 값이 채워져 있습니다. 누구나 SDL 2.0에서 그 매트릭스를 그레이 스케일 이미지로 쉽게 시각화하는 방법을 알고 있습니까?

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OpenCV : .ptr <uchar> 대 .ptr <Vec3b> 그레이 스케일 이미지

내 주요 목표는 단일 채널 그레이 스케일 이미지에서 포인터에 올바르게 액세스하여 Cuda 커널 기능 (컨볼 루션, 필터링 등)으로 전달하는 것입니다. 하지만 그레이 스케일 이미지에 .ptr<uchar>을 사용하면 메모리 주소를 볼 수없는 이유를 알 수 없습니다. 나는 당신이 확인할 수있는 작은 예제 코드를 준비했다. 아래 코드에서 컬러 이미지 (liquid

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어떻게 svg로 이미지를 60 % 만 그레이 스케일링 할 수 있습니까?

나는 fecolormatrix 프리미티브를 가지고 놀고 있었지만 이미지를 100 % 그레이 스케일링 했으므로 내 질문은 어떻게 css3 필터 그레이 스케일 (60 %)과 같이 100 % 다른 그레이 스케일로 그레이 스케일을 할 수 있습니까? <feColorMatrix type="matrix" values=" 0.3333 0.3333 0.333

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포크 및 조인 프레임 워크를 사용하여 이미지를 그레이 스케일로 변환합니다.

import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveAction; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*;