灰度图生成路径的方法

面向肝癌消融术的多约束最优穿刺路径规划算法

伪代码. 具体步骤如下:
步骤１输入腹腔三维模型ꎻ
步骤２对皮肤进针点进行采样ꎻ
步骤３选择一个皮肤进针点生成穿刺路径
后进入严格约束部分ꎬ过滤不满足５个严格约束
的皮肤进针点. 其中ꎬ 前４个严格约束出自文
献[１１] ꎬ本文提出了第５个严格约束ꎬ即周围区
图２多约束最优穿刺路径规划算法的流程
Ｅ￣ｍａｉｌ: ｈｙｊｉａｎｇ＠ｍａｉｌ. ｎｅｕ. ｅｄｕ. ｃｎ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｃｐｕｎｃｔｕｒｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｄｏｅｓｎｏｔ
ｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅａｒｅａａｒｏｕｎｄｔｈｅｐａｔｈｗｈｅｎｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｐａｔｈꎬ ｎｅｗｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｒｅ
ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｉｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｐｕｎｃｔｕｒｅｐａｔｈ. Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆ
ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍꎬ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｗｅｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｏｎｔｈｅｐｕｂｌｉｃｄａｔａｓｅｔ３Ｄ￣ＩＲＣＡＤｂ. Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ
划. 由于不能从医学影像获得实际物理位置信息ꎬ
医生很难综合考虑多项穿刺临床约束条件获得最
优穿刺路径
９２３
最优穿刺路径
基于血管位置信息提出了一个严格约束条
件ꎬ使周围区域避开血管ꎻ然后基于骨骼密度、血
管密度和直径信息提出了３个软约束条件ꎬ即骨
骼密集度、血管密集度及血管风险度ꎬ以有效量化

彩色图像的灰度化处理

第1章绪论1.1数字图像数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。

数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用计算机或数字电路存储和处理的图像。

像素（或像元，Pixel）是数字图像的基本元素，像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。

每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。

通常，像素在计算机中保存为二维整数数阻的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。

数字图像可以许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机、seismographic profiling、airborne radar等等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。

数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。

1.2设计平台本次设计采用的平台是MATLAB 7.0。

MATLAB编程语言被业界称为第四代计算机语言，它允许按照数学推导的习惯编写程序。

MATLAB7.0的工作环境包括当前工作窗口、命令历史记录窗口、命令控制窗口、图形处理窗口、当前路径选择菜单、程序编辑器、变量查看器、模型编辑器、GUI编辑器以及丰富的函数库和MATLAB附带的大量M文件。

MATLAB是由美国Math Works公司生产的一个为科学和工程计算专门设计的交互式大型软件，是一个可以完成各种计算和数据处理的、可视化的、强大的计算工具。

它集图示和精确计算于一身，在应用数学、物理、化工、机电工程、医药、金融和其他需要进行复杂计算的领域得到了广泛应用。

MATLAB作为一种科学计算的高级语言之所以受欢迎，就是因为它有丰富的函数资源和工具箱资源，编程人员可以根据自己的需要选择函数，而无需再去编写大量繁琐的程序代码，从而减轻了编程人员的工作负担，被称为第四代编程语言。

在MATLAB设计环境中，图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具，用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。

灰度效果保存方法是什么

灰度效果保存方法是什么灰度效果是一种将图像转变为黑白色调的方法，去除了图像的彩色信息，只保留了亮度信息。

灰度效果可以使图像更加简洁、清晰，并且有时候也能提高图像的可视化效果。

在这篇文章中，我们将介绍灰度效果的保存方法。

1. 理解灰度图像灰度图像是一种将彩色图像转换为黑白图像的方法，它只包含黑白两种颜色的像素点，没有其他颜色的表现。

在灰度图像中，每个像素点只有一个灰度值，表示这个像素点的亮度。

灰度值可以从0到255表示，其中0表示纯黑，255表示纯白。

2. 转换为灰度图像在计算机中，可以使用图像处理软件或编程语言来将彩色图像转换为灰度图像。

其中最常用的方法是通过平均值法、加权平均法或者色度法来计算每个像素点的灰度值。

平均值法平均值法计算每个像素点的灰度值，是通过将彩色像素点的RGB分量的平均值作为灰度值。

公式如下：Grayscale = (Red + Green + Blue) / 3这种方法简单且效果不错，但是会导致某些图像细节的丢失。

加权平均法加权平均法计算每个像素点的灰度值，是通过将彩色像素点的RGB 分量按照一定的权重进行加权平均。

通常，绿色的权重最高，红色次之，蓝色权重最低。

公式如下：Grayscale = (0.299 * Red + 0.587 * Green + 0.114 * Blue)这种方法在一定程度上可以保留图像的细节，并且能更好地适应人眼对不同颜色的敏感度。

色度法色度法将彩色图像转换为灰度图像，是通过将彩色像素点的饱和度（Saturation）去除，只保留亮度（Luminance）信息。

这种方法可以保留图像的对比度和细节，同时消除了颜色的干扰。

3. 保存灰度图像在将彩色图像转换为灰度图像之后，我们可以选择将其保存为特定的格式，例如JPEG、PNG等。

在保存灰度图像时，我们可以采用不同的压缩质量和文件格式来控制图像的细节和大小。

压缩质量压缩质量是控制图像文件大小和细节损失的一个重要参数。

openmv灰度寻迹使用方法[001]

openmv灰度寻迹使用方法OpenMV是一款基于MicroPython和ARM Cortex-M7处理器的开源视觉开发平台，它可以用于机器视觉应用的开发和实现。

其中，灰度寻迹是OpenMV的一个重要功能，它可以通过识别并跟踪图像中的灰度特征，实现自动化导航、跟踪等应用。

本文将详细介绍OpenMV 灰度寻迹的使用方法，并通过举例说明操作步骤和注意事项。

一、灰度寻迹概述在机器视觉中，灰度图像是指使用灰度值来表示图像亮度的图像。

灰度寻迹是一种基于图像灰度信息的目标追踪方法，通过识别目标的灰度特征，实现目标的跟踪和导航。

OpenMV 提供了丰富的API和功能，使得灰度寻迹变得简单而便捷。

二、OpenMV灰度寻迹的基本步骤1. 初始化摄像头首先，需要引入相应的库文件并初始化摄像头。

通过调用相应的函数，设置摄像头的分辨率、帧率等参数。

2. 设置ROI区域ROI（Region of Interest）是指在图像中选择感兴趣的区域。

对于灰度寻迹来说，通过设置ROI可以提高寻迹的精准度和效果。

通过调用相应的函数，定义ROI的位置和大小。

3. 设置灰度阈值灰度阈值决定了目标灰度特征的范围。

可以通过调用相应的函数，设置灰度阈值的上下限。

4. 图像灰度化处理OpenMV提供了快速灰度化图像的功能，可以将彩色图像转换为灰度图像。

5. 寻找灰度特征在灰度图像中，通过调用相应的函数寻找目标的灰度特征。

OpenMV提供了多种灰度特征识别的算法，如霍夫变换等。

6. 目标追踪与控制通过获取目标的位置信息，可以实现对机器人、小车等设备的追踪与控制。

通过调用相应的函数，实现对目标位置的跟踪、转向等控制操作。

三、使用注意事项1. 灰度阈值的设定要合理，过高或过低都可能导致灰度寻迹的效果不理想。

2. ROI的选择要根据具体应用场景进行合理设置，以提高目标的检测准确度和速度。

3. 灰度特征的识别算法选择要根据目标的具体特征进行合理选择，以获得较好的效果。

通道的分类

通道的分类通道作为图象的组成部分，是与图象的格式密不可分的，图象颜色、格式的不同决定了通道的数量和模式，在通道面板中可以直观的看到。

在photoshop中涉及的通道主要有：⑴复合通道（Compound Channel)复合通道不包含任何信息，实际上它只是同时预览并编辑所有颜色通道的一个快捷方式。

它通常被用来在单独编辑完一个或多个颜色通道后使通道面板返回到它的默认状态。

对于不同模式的图象，其通道的数量是不一样的。

在photoshop之中，通道涉及三个模式。

对于一个RGB图象，有RGB、R、G、B四个通道；对于一个CMYK 图象，有CMYK、C、M、Y、K五个通道；对于一个Lab模式的图象，有Lab、L、a、b四个通道。

⑵颜色通道（Color Channel)当你在photoshop中编辑图象时，实际上就是在编辑颜色通道。

这些通道把图象分解成一个或多个色彩成分，图象的模式决定了颜色通道的数量，RGB模式有3个颜色通道，CMYK图象有4个颜色通道，灰度图只有一个颜色通道，它们包含了所有将被打印或显示的颜色。

⑶专色通道（Spot Channel)专色通道是一种特殊的颜色通道，它可以使用除了青色、洋红（有人叫品红）、黄色、黑色以外的颜色来绘制图象。

因为专色通道一般人用的较少且多与打印相关，所以我把它放在后面的内容中讲述。

⑷Alpha通道（Alpha Channel)Alpha通道是计算机图形学中的术语，指的是特别的通道。

有时，它特指透明信息，但通常的意思是“非彩色”通道。

这是我们真正需要了解的通道，可以说我们在photoshop中制作出的各种特殊效果都离不开Alpha通道，它最基本的用处在于保存选取范围，并不会影响图象的显示和印刷效果。

当图象输出到视频，Alpha通道也可以用来决定显示区域。

如果你曾经稍微深入到After Effects这类非线性编辑软件中去过，就会更加清楚我在说什么。

但因为视频与我现在要讲述的没有太直接的关系，暂且忽略。

灰度化方法范文

灰度化方法范文灰度化，指的是将一幅彩色图像转换为灰度图像的过程，也就是将图像的颜色信息转化为亮度信息。

灰度图像具有单通道、灰度级较低的特点，可以更好地表达图像的结构和纹理信息，在很多图像处理任务中都有广泛的应用。

灰度化的方法有很多种，下面将介绍其中几种常用的灰度化方法：1. 平均值法：将彩色图像的每个像素的R、G、B三个通道的像素值取平均值，作为该像素的灰度值。

即：Gray = (R + G + B)/32.加权平均法：将彩色图像的每个像素的R、G、B三个通道的像素值按照一定的权重进行加权求和，并将结果作为该像素的灰度值。

加权平均法可以根据实际需求进行不同的权重设置，以获得更好的灰度效果。

3.最大值法：将彩色图像的每个像素的R、G、B三个通道的像素值中的最大值作为该像素的灰度值。

灰度图像中的每个像素都只有一个灰度值，所以可以通过最大值法来提取图像的最主要的信息。

4.最小值法：将彩色图像的每个像素的R、G、B三个通道的像素值中的最小值作为该像素的灰度值。

通过最小值法可以提取图像中的较暗部分，对于一些特定的应用场景可能会有一定的效果。

5.加权平均法与最大值法相结合：将彩色图像的每个像素的R、G、B三个通道的像素值分别乘以不同的权重，然后对其进行加权求和，得到该像素的灰度值。

这种方法可以根据需求灵活地调整权重，以获得更好的灰度效果。

值得注意的是，灰度化只是转换图像的颜色信息，对图像的亮度和对比度等其他信息并没有进行处理。

在实际应用中，往往需要对灰度图像进行后续的处理，如亮度调整、对比度增强等，以获得更好的图像效果。

总结起来，灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，常用的灰度化方法包括平均值法、加权平均法、最大值法、最小值法以及加权平均法与最大值法相结合。

不同的方法适用于不同的图像处理任务，可以根据实际需求选择合适的方法进行灰度化处理。

灰度图雕刻浮雕方法

点‘工件坐标’确定原点。
X,Y的原点定好之后就定Z轴的，把刀头慢慢的走到石材的表面，中间的间隙越小就越精确，但注意不要把刀头撞到石材，从而损坏机器和刀头。定好后就点击清零。然后把Z轴向上抬5毫米。打开冷却刀头和主轴电机的水泵。出水后才能开始雕刻。冷却刀头的水要对着刀尖出。
开始的时候‘进给速度’要慢，当第一刀刻过去以后，速度可适量加快，具体视情况而定。
灰度图雕刻浮雕方法
点击‘通过图像产生模型’
找到要雕刻的图片
选中图片，点击‘打开’。
点击‘模型’-；设置模型尺寸
根据石材的尺寸来定高度或宽度。然后点接受。
尺寸定好后，再设置浮雕的高度，也就是雕刻的深度。点‘浮雕编辑’-‘缩放浮雕高度’。
在‘新的高度’栏里输入要雕刻的深度。浮雕的高的一般和幅面的大小成正比，不过也不能太深了，只要立体感能体现出来就可以了。
然后点‘开始’。
大小和深度设置好之后，就可以走‘刀具路径’了。点‘刀具路径’再点‘加工浮雕’。
向下拖动滚动条
点击‘选取’设置刀具的参数，这一步很关键，它关系到加工的效果和加工时间。
软件上设置的刀具要和实际用的刀具一样，点击‘编辑’可以设置刀具的参数。
设置好后就点‘接受’。
然后点‘选取’。
在大理石上雕刻浮雕的深度大于5毫米时，就要分层雕刻了，在‘多Z轴层切削’后面的方框里点一下。如果小于5毫米的就不用层。在花岗岩上雕刻时每层分为3mm.
选择保存的位置，文件名，然后点‘保存’。
然后关闭保存窗口。
打开’Ncstudiov5.4.49’
点击‘打开并装载’。
。选‘所有格式文件’
找到刚才保存的路径文件，选中，打开。
然后点‘仿真’查看一下。
确认无误后就可以雕刻了。点‘手动’对刀，如下图，

灰度图生成路径的方法

灰度图bmp如何用精雕软件做加工路径文件
1. 运行雕刻机精雕软件（JDPaint）之前先运行NC路径转换器（NCserver）
2.打开精雕软件
3. 输入图片
点击【文件】——【输入】——【点阵图像】——找到要刻的灰度图（一般为bmp 格式）——打开
4.调整图片大小
选中图片——点击【变换】——【放缩】——设置合适的尺寸——确定
5.生成浮雕曲面
点击【艺术曲面】——【图像纹理】——【位图转成网格】——点击图片——设置合适的曲面高度
6.Z向变换
将图片拖至其他位置与网格分离——选中网格——点击【虚拟雕塑工具】——点击【模型】——Z向变换——点击将高点移至XOY平面
7.做路径
点击【选择工具】——选中网格——点击【刀具路径】——【路径向导】——选择曲面精雕刻——下一步——选择合适的刀具（刀具库中没有的刀具可以双击其中一把刀具将其参数修改后确定）——下一步（使用维宏控制系统的无需选材料）——将雕刻机雕刻路径参数中的路径间距重新设置（一般将重叠率调至
20%-35%）——完成
8.输出路径
拉框选中已经做好的路径——点击【刀具路径】——输出刀具路径——找到要保
存的位置并命名后点击保存———ENG文件格式选择ENG4.x，输出原点处点击【特征点】选择路径左下角——确定——将NC路径转换器的文件头尾设置全部清空——点击【生成】
9.将做好的NC文件导入雕刻机控制系统（维宏控制）按照维宏控制操作说明进行操作即可完成雕刻。

灰度寻迹的原理及应用论文

灰度寻迹的原理及应用论文引言灰度寻迹（Gray-level Tracking）是一种图像处理技术，广泛应用于计算机视觉、图像识别和机器学习等领域。

它主要通过对图像中的灰度级别进行跟踪和分析，从而实现对目标物体的定位、追踪和识别。

原理灰度寻迹的原理是基于图像中像素点的灰度值，通过对图像中灰度级别的变化进行分析，可以确定目标物体在图像中的位置和轨迹。

灰度寻迹的基本原理可以归纳为以下几个步骤：1.图像预处理：将输入的彩色图像转换为灰度图像，这样可以降低计算复杂度，并提高图像处理的速度和准确性。

2.阈值分割：通过设置合适的阈值对图像进行分割，将目标物体与背景区分开来。

这样可以减少后续处理的干扰。

3.灰度级别计算：对分割后的图像，计算每个像素点的灰度级别。

一般来说，灰度级别的计算可以使用像素点的亮度或者灰度值。

4.灰度跟踪：根据灰度级别的变化情况，对目标物体在图像中的位置和轨迹进行跟踪。

这一步可以使用各种算法和技术实现，如基于像素点的距离计算、梯度变化的分析等。

5.目标识别：根据跟踪得到的位置和轨迹，可以进一步对目标物体进行识别和分类。

这一步可以使用机器学习、神经网络等算法实现。

应用灰度寻迹技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举了一些常见的应用场景：1.目标跟踪：在视频监控、无人驾驶和机器人导航等应用中，可以使用灰度寻迹来实现对目标物体的跟踪和追踪。

2.图像识别：在图像识别和计算机视觉中，可以使用灰度寻迹对图像中的目标物体进行定位和分类。

3.文本提取：在文档处理和OCR识别中，可以使用灰度寻迹来提取图像中的文本信息。

4.医学影像：在医学影像处理和分析中，可以使用灰度寻迹来对CT扫描、MRI等图像进行分割和分析，实现对疾病的诊断和治疗。

优势与局限灰度寻迹技术具有以下优势：•灵活性：灰度寻迹技术可以适应不同的图像和目标物体，具有较强的灵活性和适应性。

•计算效率：灰度寻迹的计算复杂度较低，可以实现实时处理和分析。

灰度图原理

灰度图原理灰度图是数字图像处理中常见的一种图像类型，它是由灰度级别表示的图像，灰度级别通常在0（黑色）到255（白色）之间。

灰度图像是黑白图像的一种，它不同于二值图像，因为它可以包含多个灰度级别，而不仅仅是黑和白两种颜色。

在数字图像处理中，灰度图像的处理和分析是非常重要的，因此了解灰度图原理对于图像处理的学习和应用具有重要意义。

灰度图原理的基础是灰度级别，它是指图像中每个像素的灰度值，通常用一个整数来表示。

灰度级别的范围取决于图像的位深度，例如8位图像的灰度级别范围是0-255，而10位图像的灰度级别范围是0-1023。

灰度级别越高，图像的灰度变化就越丰富，图像的细节表现也就越清晰。

在灰度图像中，每个像素的灰度值可以通过灰度直方图来表示。

灰度直方图是对图像中各个灰度级别像素的统计分布，它可以直观地展现图像的亮度分布情况。

通过灰度直方图，我们可以了解图像的整体亮度分布情况，进而进行图像的调整和增强。

灰度图原理还涉及到灰度变换和灰度处理的方法。

灰度变换是指通过对图像的灰度级别进行变换，来改变图像的亮度和对比度。

常见的灰度变换包括线性变换、对数变换、伽马校正等，它们可以有效地调整图像的亮度和对比度，使图像更符合人眼的观察习惯。

而灰度处理则是指对图像的灰度级别进行特定的处理，如边缘检测、图像分割、图像增强等，以实现对图像的分析和处理。

在数字图像处理中，灰度图原理也与图像的滤波和增强密切相关。

图像的滤波是通过对图像进行卷积运算，来实现对图像的平滑和边缘检测等目的。

而图像的增强则是通过对图像进行灰度变换和灰度处理，来增强图像的特定细节和信息，使图像更加清晰和易于分析。

总之，灰度图原理是数字图像处理中的重要基础知识，它涉及到图像的灰度级别、灰度直方图、灰度变换、灰度处理以及与图像滤波和增强的关系。

深入理解灰度图原理对于数字图像处理的学习和应用具有重要意义，它为我们理解图像的亮度和对比度、进行图像的分析和处理提供了重要的理论基础。

openmv灰度寻迹使用方法

openmv灰度寻迹使用方法OpenMV 是一款图像处理开发板，其中包含了一系列的图像处理算法和功能。

灰度寻迹是其中之一，它可以用于检测和跟踪黑色或灰色物体。

灰度寻迹的使用方法如下：1. 导入相关的库文件：在编程环境中，首先需要导入OpenMV的库文件。

这可以通过在代码首部添加以下行来完成：`import sensor, image`2.初始化摄像头：在开始使用之前，需要对摄像头进行初始化。

可以使用下列代码进行初始化：`sensor.reset(``sensor.set_pi某format(sensor.GRAYSCALE)` #灰度图像`sensor.set_framesize(sensor.QVGA)` #图像分辨率设置为QVGA(320某240)3.获取图像数据：通过执行以下代码，可以获取一帧图像的数据：`img = sensor.snapshot(`4. 设置阈值：灰度寻迹需要设置一个阈值，用于确定被追踪物体的灰度范围。

可以使用`image.binary([threshold])`函数将图像二值化，并生成一个二值图像：`threshold = (0, 120)` # 设置阈值范围为0-120之间的灰度值`binary_img = img.binary([threshold])`5. 寻找轮廓：使用`image.find_blobs([threshold])`函数对二值图像进行处理，查找图像中的物体轮廓：`blobs = binary_img.find_blobs([threshold])``if blobs:``for blob in blobs:``某, y, w, h = blob.rect(``img.draw_rectangle((某, y, w, h))`6.跟踪目标：获取到物体的位置坐标之后，可以根据需求进行物体跟踪和处理。

以上就是OpenMV灰度寻迹的基本使用方法。

根据具体的应用场景，可以根据需求进行灵活的调整和扩展，以实现更多的功能。

灰度图转刀具路径方法

5、开始做路径了，点击变换菜单-变换-3D变换-平移，然后请到右侧工具栏把DZ里面改成负数，这里的负数就是刚才我们看的那个数，原来是1，那就改成-1，目的就是让雕刻机往下雕刻，然后删除原始图形，确定就可以了，选中曲面看一下现在就是负数了。
6、选中这个曲面网格，点击菜单中的刀具路径-路径向导-选择曲面经雕刻，下一步。这一步是要选你雕刻用的刀，我们做浮雕就用锥度平底刀，选30度0.2的刀，下一步。这一步是调整路径间距，间距不可以大于刀尖的尺寸，我们选择0.1，下一步。然后选择进到方式，关闭就可以了。现在就是正在输出路径，稍等片刻就可以了，这个深蓝色的就是路径，我们可以放大一下看一看。
8、现在打开伟宏控制软件装载进去就可以雕刻了。
7、单机选中路径，点菜单刀具路径,然后输出刀具路径，拾取二维点的时候把最近点这个工具打开，他会自动捕捉离他最近的点，这个点就是我们雕刻机要定的那个原点，然后确认，在确认，就生成了一个ENG格式的文件，但是我们还得用NC转换器转换成NC的格式才可以放到伟宏里面来雕刻用，打开NC转换软件，浏览-找到我们刚才生成的ENG文件，然后在点击高级开始，把紧凑格式前面去掉勾选，把输出行号添加勾选，然后点击转换就得到了我们维宏控制系统可以识别的格式了。
北京精雕软件刀具路径的做法，浮雕教程之路径
1、打开软件。
2、进入虚拟雕塑工具里面。
பைடு நூலகம்
3、点击模型，选择位图转浮雕，选择需要的灰度图，点击确定，选择白色最高，在确认，最后调整一下步长，一般为400万像素，稍等片刻模型就建好了。
4、在进入选择工具，框选住曲面看一下模型的高度是多少，因为做路径的时候要是这个数字的负数，所以要记住了。

openmv灰度寻迹使用方法

openmv灰度寻迹使用方法OpenMV是一种基于MicroPython的单片机平台，专门为机器视觉应用而设计。

它具有强大的图像处理能力和开放的编程接口，可以对图像进行各种处理操作。

其中之一就是灰度寻迹，即从彩色图像中提取出灰度信息并进行轮廓提取和追踪。

灰度寻迹是一种常见的图像处理操作，用于从彩色图像中提取出物体的轮廓信息。

在OpenMV中，灰度寻迹可以通过以下步骤实现：步骤1：设置图像分辨率和帧率在使用OpenMV进行灰度寻迹之前，首先需要设置图像分辨率和帧率。

可以通过以下代码进行设置：```python#设置图像分辨率sensor.set_framesize(sensor.QVGA)#设置帧率sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)```步骤2：捕获图像使用OpenMV的`sensor`模块可以捕获图像，并将其保存为图像对象，以便后续处理。

可以通过以下代码进行图像捕获：```python#捕获图像img = sensor.snapshot```步骤3：灰度化处理将彩色图像转换为灰度图像，可以使用OpenMV的`image`模块中的`to_grayscale(`函数来实现。

以下是灰度化的示例代码：```python#将彩色图像转换为灰度图像gray_img = img.to_grayscale```步骤4：边缘检测利用灰度图像进行边缘检测，可以使用OpenMV的`image`模块中的`find_edges(`函数来实现。

以下是边缘检测的示例代码：```python#边缘检测edged_img = gray_img.find_edges```步骤5：连通域分析将边缘检测后的图像进行连通域分析，可以使用OpenMV的`image`模块中的`find_blobs(`函数来实现。

以下是连通域分析的示例代码：```python#连通域分析blobs = img.find_blobs```步骤6：追踪轮廓利用连通域分析后的结果，可以实现对图像中物体的轮廓追踪。

如何制作照片的矢量和路径效果

如何制作照片的矢量和路径效果在本文中，我将向您介绍如何使用Adobe Photoshop软件创建照片的矢量和路径效果。

使用这些技术，您可以将普通照片转换为具有清晰轮廓和可伸缩性的图形，以满足各种设计需求。

一、准备工作在开始之前，请确保您已经安装了Adobe Photoshop软件，并打开一张您想要进行编辑的照片。

二、矢量效果1.选择"Pen Tool"（钢笔工具）或按下快捷键"P"。

2.在工具栏上选择"Shape"（形状）选项。

3.在图像上选择一个要创建矢量效果的区域，然后单击并拖动鼠标以创建锚点，形成路径。

4.根据需要使用"Direct Selection Tool"（直接选择工具）移动锚点，以获得所需的形状。

5.通过选择"Path Operations"（路径操作）栏目来合并或排除路径，以创建更复杂的形状。

三、路径效果1.选择"Pen Tool"（钢笔工具）或按下快捷键"P"。

2.在工具栏上选择"Path"（路径）选项。

3.在图像上选择一个要创建路径效果的区域，然后单击并拖动鼠标以创建一条路径。

4.通过点击并拖动路径的锚点来调整路径的形状。

5.在"Paths"（路径）面板上，右键单击路径，选择"Make Selection"（制作选择）。

6.通过调整"Stroke"（描边）属性来添加路径描边效果。

四、添加色彩和纹理1.使用"Brush Tool"（画笔工具）选择合适的画笔样式和颜色。

2.在矢量或路径上，单击并拖动鼠标，以为其添加色彩或纹理。

3.通过调整透明度、混合模式等属性，使得颜色和纹理与照片融合自然。

五、保存和导出1.点击菜单栏中的"File"（文件）选项。

计算机视觉之图像特效（实现图像灰度处理、颜色反转、马赛克、毛玻璃、图片融合等功能）

计算机视觉之图像特效（实现图像灰度处理、颜⾊反转、马赛克、⽑玻璃、图⽚融合等功能）1.图像灰度处理下⾯介绍四种图像灰度处理的⽅法：⽅法1：cv2中的imread（参数：0表⽰为灰度图⽚，1表⽰为彩⾊图⽚）测试代码如下：1import cv22# ⽅法1 imread3 img0 = cv2.imread('image0.jpg', 0) # 0 为灰度图⽚ 1 为彩⾊图⽚4 img1 = cv2.imread('image0.jpg', 1)5print(img0.shape)6print(img1.shape)7 cv2.imshow('src0',img0)8 cv2.imshow('src1',img1)9 cv2.waitKey(0)运⾏结果如下：src0为灰度图像：src1为彩⾊图像：⽅法 2：cvtColor测试代码如下：1# ⽅法2 cvtColor2import cv23 img = cv2.imread('image0.jpg', 1)4 dst = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 完成颜⾊空间的转换从bgr模式转化为灰度模式5 cv2.imshow('dst', dst)6 cv2.waitKey(0)运⾏结果如下：同样的可以转化为灰度图像：⽅法3：对RGB三个分量取均值1# ⽅法3 RGB R=G=B gray=(R+G+B)/32import cv23import numpy as np4 img = cv2.imread('image0.jpg', 1)5 cv2.imshow('src',img)6 imgInfo = img.shape7 height = imgInfo[0]8 width = imgInfo[1]9 dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)10for i in range(0,height):11for j in range(0,width):12 (b,g,r) = img[i,j]13 gray = (int(b)+int(g)+int(r))/3 # 防⽌数据溢出14 dst[i,j] = np.uint8(gray)15 cv2.imshow('dst',dst)16 cv2.waitKey(0)运⾏结果：略⽅法4：对rbg加权 gray = r*0.299+g*0.587+b*0.114 1# ⽅法4 对rbg加权2# gray = r*0.299+g*0.587+b*0.1143import cv24import numpy as np5 img = cv2.imread('image0.jpg', 1)6 cv2.imshow('src',img)7 imgInfo = img.shape8 height = imgInfo[0]9 width = imgInfo[1]10 dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)11 w = [0.299, 0.587, 0.114]12for i in range(0,height):13for j in range(0,width):14 (b,g,r) = img[i,j]15 gray = r*0.299+g*0.587+b*0.11416 dst[i,j] = np.uint8(gray)17 cv2.imshow('dst',dst)18 cv2.waitKey(0)运⾏结果：略图像转灰度算法优化：原因：重要基础实时性优化⽅法：定点运算优于浮点运算减法优于乘除移位运算优于乘除测试代码如下：1import cv22import numpy as np3 img = cv2.imread('image0.jpg', 1)4 cv2.imshow('src',img)5 imgInfo = img.shape6 height = imgInfo[0]7 width = imgInfo[1]8 dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)9for i in range(0,height):10for j in range(0,width):11 (b,g,r) = img[i,j]12 b = int(b)13 g = int(g)14 r = int(r)15# gray = (int(b) + int(g) + int(r)) / 3 # 防⽌数据溢出16 gray = (r+(g << 1)+b) >> 2 # 浮点转化成了定点 r和b乘以1省略掉乘除转化为移位运算但是会损失⼀点精度17 dst[i,j] = np.uint8(gray)18 cv2.imshow('dst',dst)19 cv2.waitKey(0)运⾏结果如下：src为彩⾊的原始图像：dst为转化为灰度的⽬标图像：其实可以通过算法优化的图像对⽐前⾯四种⽅法处理后的图像，可以知道，其实效果都差不多，但是性能显著提升！2.颜⾊反转颜⾊反转分为：灰度图的颜⾊反转和RGB图的颜⾊反转，但是本质上都是⼀样的，取反操作即对每个像素点进⾏取反得到新的像素值，或者⽤255-当前像素值（⼋位的时候）。

Artcam利用灰度图做浮雕文件教程

Artcam用灰度图做浮雕刀路的方法1、双击Artcam打开软件，导入灰度图文件—新的—通过图像文件2、打开图片—设置尺寸、原点、浮雕高度—确认原图很大，我们根据自己的需要调整尺寸，浮雕高度暂时定为2（即Z方向高度）调整尺寸：选择图像尺寸，然后可以对图像宽度和高度进行调整（调整一个尺寸另一个尺寸自动调整，按比例缩放）注意：点的设置，一般情况下矩形的雕刻区域我们都把左下角定为原点，圆形的区域把圆心定为原点，不管我们把哪里设置成原点，在雕刻之前都要设置机器的原点和我们的设计原点一致。

在窗口我们看见灰度图，可以放大观看灰度图细节点击3D模式可以查看立体效果3、调整浮雕高度、光顺浮雕我们可以通过浮雕操作选框对浮雕进行调整光顺浮雕和缩放浮雕高度功能比较常用光顺浮雕：如果通过放大观察发现原图不够光顺，可以通过光顺浮雕调整，建议光顺次数不要太多，避免失去细节（一般3次左右即可）浮雕高度：根据需要调整即可，太浅雕刻效果差，太深雕刻时间长。

4、点击刀具路径—加工浮雕弹出刀具路径设置界面在弹出的刀具路径设置界面中，选择螺旋加工如果是方形的工件，我们一般选择平行加工“加工安全高度”是指抬刀空走时的高度，一般太高了浪费时间，太低了不安全，一定要注意固定夹具等的影响，以免撞断刀。

5、选择刀具刀具选项是重要的选项，点击“选取”进入，原软件中有很多刀具，都是英文的，参数也不一定适合，建议全部删除，我们定义自己的刀具以后方便使用。

点击“增加刀具”在这个示例中我们用到的是平底尖刀，请按照上图设置。

带角度的刀有两个重要的参数，一个是角度一个是刀尖的直径，正确设置才能生成合理的刀路。

下切步距：是指一次允许的最大深度，我们可以根据雕刻材料的强度等多设置几种刀具方便以后选择，超出步距的深度将分成几刀输出；行距：是指平行或螺旋雕刻时两行刀路的距离，一般要小于刀尖的直径，这里我们用的0.1 的刀尖行距设置成0.07；主轴转速：设置成8000 就行了，我们的主轴电机最高转速7500；给进率：是指刀头移动的速度，要根据不同的材料而定，这里我们设置成400，意思是每分钟400mm；下切速率：就是刀向下走的速度，有些铣刀是侧刃工作的下切速度一定要小，这里我们用的尖刀可以用100。

灰度化方法

灰度化方法
灰度化指的是将彩色图像转换为灰度图像的过程。

灰度图像是一种只
包含黑白两种颜色的图像，它可以用来简化图像处理和识别的过程，去掉
彩色图像的冗余信息，提高处理效率。

灰度化方法有以下几种：
1.分量法：将彩色图像中的红、绿、蓝三个分量分别按照一定比例进
行加权平均，得到灰度图像。

2.最大值法：在彩色图像的RGB三个通道中取最大值作为灰度值。

3.最小值法：在彩色图像的RGB三个通道中取最小值作为灰度值。

4.平均值法：在彩色图像的RGB三个通道的像素值上进行平均，得到
灰度值。

5.加权平均法：在彩色图像的RGB三个通道的像素值上进行加权平均，得到灰度值。

加权平均法中的权值可以根据实际情况进行调整，以得到最
好的效果。

6.红色通道法：直接将彩色图像中的红色通道作为灰度图像。

7.绿色通道法：直接将彩色图像中的绿色通道作为灰度图像。

8.蓝色通道法：直接将彩色图像中的蓝色通道作为灰度图像。

不同的灰度化方法在不同的场景下可能有不同的效果，需要根据具体
的需求来选择合适的方法。

灰度循迹加算法

灰度循迹加算法
灰度循迹加算法
灰度循迹加算法是一种用于机器人路径规划和导航的算法，它基于机器人在环境中的视觉感知和运动控制能力。

该算法通过将机器人的运动轨迹与环境地图进行比较，确定机器人当前位置和目标位置之间的最短路径，并根据此路径规划机器人的运动轨迹。

具体来说，灰度循迹加算法包括以下步骤：
1.机器人在环境中移动，同时使用摄像头等传感器获取环境图像。

2.对环境图像进行处理，提取出环境中的障碍物、地面等信息，并将其转化为数字地图。

3.根据机器人当前的位置和目标位置，计算出它们之间的距离和方向。

4.在数字地图中搜索一条从当前位置到目标位置的最短路径，并记录下这条路径上的障碍物和地面信息。

5.根据搜索到的最短路径，规划机器人的运动轨迹，使其沿着这条路径移动。

6.在机器人移动过程中，不断更新数字地图，以便及时发现新的障碍物和地面信息，并重新搜索最短路径。

灰度循迹加算法的优点在于它能够适应不同的环境和场景，具有较高的鲁棒性和可靠性。

同时，该算法还可以通过优化算法参数和引入机器学习等技术来提高其性能和精度。

BMP图像由彩图变成灰度图

Date：6月21日任务：BMP真彩图像转为灰度图一，算法及公式：1，什么叫灰度图？任何都有红、绿、蓝三原色组成，假设原先某点的颜色为(R，G，B)，那么，咱们能够通过下面几种方式，将其转换为灰度：浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11整数方式：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100移位方式：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;平均值法：Gray=（R+G+B）/3;仅取绿色：Gray=G；通过上述任一种方式求得Gray后，将原先的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原先的RGB(R,G,B)确实是灰度图了。

2，改变象素矩阵的RGB值，来达到彩色图转变为灰度图加权平均值算法：依照光的亮度特性，其实正确的灰度公式应当是为了提高速度咱们做一个完全能够同意的近似，公式变形如下：R=G=B=(R*3+G*6+B)/103，真正的24位真彩图与8位的灰度图的区别就在于，真彩图文件中没有调色板，灰度图有调色板，真彩图中的象素矩阵是RGB值，灰度图中的象素矩阵是调色板索引值。

源代码1只简单的改变象素矩阵的RGB值，来达到彩色图转为灰度图，并无添加调色板。

源代码2添加了调色板。

二，源代码1，//能够输入文件名的源代码,有些变量概念进行了完善#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "string.h"#include "windows.h"#include "conio.h"typedef struct{unsigned char b;unsigned char r;unsigned char g;}pixel;pixel a[640][480];unsigned char aa[640][480];void main(){BITMAPFILEHEADER FILEH;BITMAPINFOHEADER INFOH;RGBQUAD RGBH[256];char name[11];char *fname[11];printf("输入需要转换的图片名：");scanf("%s",&name);*fname=name;strcat(*fname,".bmp");printf("%s",*fname);FILE *fp;if((fp=fopen(*fname,"rb"))==NULL){//if((fp=fopen(*fname,"wb"))==NULL)//避免第一次进入时初始化失败//{printf("打开文件%s失败！按任意键返回主菜单！",fname);getch();exit(1);//}}printf("%s",*fname);int LEN1=sizeof(BITMAPFILEHEADER);int LEN2=sizeof(BITMAPINFOHEADER);int X,Y;printf("\nlen=%d,%d\n",LEN1,LEN2);fread(&FILEH,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fp);fread(&INFOH,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fp);X=INFOH.biWidth;Y=INFOH.biHeight;//printf("%d*%d",X,Y);if(FILEH.bfType!=0x4d42){fclose(fp);printf("文件头不正确，不是bmp！");exit(1);}if(INFOH.biBitCount!=24&&INFOH.biBitCount!=8) {fclose(fp);printf("信息头不正确，不是bmp！");exit(1);}//*RGBH=A;unsigned char blue,green,red,color;int j,k;if(INFOH.biBitCount==8){fread(&RGBH,sizeof(RGBQUAD),256,fp);for(j=0;j<Y;j++)for(k=0;k<X;k++){fread(&color,1,1,fp);red=RGBH[color].rgbRed;green=RGBH[color].rgbGreen;blue=RGBH[color].rgbBlue;aa[j][k]=(unsignedchar)(0.299*(float)red+0.574*(float)green+0.114*(float)blue );}}if(INFOH.biBitCount==24){for(j=0;j<Y;j++)for(k=0;k<X;k++){fread(&blue,1,1,fp);fread(&green,1,1,fp);fread(&red,1,1,fp);a[j][k].b=blue;a[j][k].g=green;a[j][k].r=red;aa[j][k]=(unsignedchar)(0.299*(float)red+0.574*(float)green+0.114*(float)blue );}}//printf("ok");fclose(fp);printf("输入输出的灰度图片名：");scanf("%s",&name);strcat(*fname,".bmp");if((fp=fopen(*fname,"wb"))==NULL){fclose(fp);printf("打开图片124.bmp失败");exit(1);}INFOH.biBitCount=8;fwrite(&FILEH,LEN1,1,fp);fwrite(&INFOH,LEN2,1,fp);int m=0;for(int i=0;i<256;i++){fwrite(&i,1,1,fp);fwrite(&i,1,1,fp);fwrite(&i,1,1,fp);fwrite(&m,1,1,fp);}for(j=0;j<Y;j++)for(k=0;k<X;k++){fwrite(&aa[j][k],1,1,fp);}fclose(fp);printf("生成灰度图%s成功！\n",*fname);}2，--------------------------------------------#ifndef _BMPTEST_H_#define _BMPTEST_H_#include <stdio.h>typedef unsigned char BYTE;typedef unsigned short WORD;typedef struct {long imageSize;long blank;long startPostition;}BmpHead;typedef struct {long length;long width;long height;WORD colorPlane;WORD bitColor;long zipFormat;long readSize;long xPels;long yPels;long colorUse;long colorImportant;}InfoHead;typedef struct {BYTE rgbBlue;BYTE rgbGreen;BYTE rgbRed;BYTE rgbReserved;}RGBMixPlate;#endif----------------------------------------------------------------------------------------#include "bmpFormat.h"#include <tiffio.h>#include <stdlib.h>int main(int argc, char *argv[]){//tiff文件涉及变量TIFF *image; //tiff文件指针uint32 width, height; //图片的宽度和高度char *buffer; //保存tiff文件中的图像灰度信息缓存tsize_t stripSize; //tiff中图像的条大小unsigned long bufferSize; //缓存大小int stripMax, stripCount; //图像总共的条数和读条信息时的控制变量unsigned long imageOffset, result; //读文件信息时的控制变量和每次读的结果//循环操纵变量unsigned int i;unsigned int j;//bmp文件涉及变量BmpHead bmphead; //bmp文件头（不包括固定信息） InfoHead infohead; //bmp信息头RGBMixPlate *color; //调色板BYTE *index; //图像数据在调色板中的索引值FILE *bmp; //bmp文件指针char bm[2]={'B','M'}; //bmp文件头中的一块固定信息，表示这是一张BMP图片‘// 打开tiff图片if((image = TIFFOpen(argv[1], "r")) == NULL){fprintf(stderr, "Could not open incoming image\n");return -1;}//获取图片的宽度和高度TIFFGetField(image, TIFFTAG_IMAGEWIDTH, &width);TIFFGetField(image, TIFFTAG_IMAGELENGTH, &height);stripSize = TIFFStripSize (image); //每条的大小stripMax = TIFFNumberOfStrips (image); //一共有多少条imageOffset = 0; //后面读取文件信息时使用的偏移量//根据文件信息申请相应的数据空间bufferSize = TIFFNumberOfStrips (image) * stripSize;if((buffer = (char *) malloc(bufferSize)) == NULL){fprintf(stderr, "Could not allocate enough memory for the uncompressed image\n");return -1;}//读取文件中的灰度信息for (stripCount = 0; stripCount < stripMax; stripCount++) {if((result = TIFFReadEncodedStrip (image, stripCount,buffer + imageOffset,stripSize)) == -1){fprintf(stderr, "Read error on inputstrip number %d\n", stripCount);return -1;}imageOffset += result;}//bmp文件头成员赋值bmphead.blank=0; //保留字，为0bmphead.imageSize=14+40+4*256+width*height; //图片的大小=文件头大小+信息头大小+调色板大小+实际图片大小bmphead.startPostition=14+40+4*256;//图片实际数据相对于文件头的偏移量//bmp信息头成员赋值（可参见BMP文件解析每一个成员的概念）infohead.length=40;infohead.width=width;infohead.height=height;infohead.colorPlane=1;infohead.bitColor=8;infohead.zipFormat=0;infohead.readSize=width*height;infohead.xPels=400;infohead.yPels=300;infohead.colorUse=0;infohead.colorImportant=0;//申请调色板和数据域空间color=(RGBMixPlate *)malloc(sizeof(RGBMixPlate)*256); index=(BYTE *)malloc(sizeof(BYTE)*infohead.readSize); //生成256色灰度调色板for(i=0;i<256;i++){color[i].rgbBlue=i;color[i].rgbGreen=i;color[i].rgbRed=i;color[i].rgbReserved=0;}//256色灰度bmp的数据信息实际确实是该灰度在相应灰度值的调色板中的颜色for(i=0;i<height;i++)for(j=0;j<width;j++)index[i*width+j]=buffer[(height-1-i)*width+j]; //tiff图片是从左上到右下，bmp图片是从左下到右上//创建bmp图片bmp=fopen(argv[2],"wb");if(bmp==NULL){printf("open new file error\n");return -1;}//写入相应的数据fwrite(bm,1,2,bmp);fwrite(&bmphead,1,12,bmp);fwrite(&infohead,1,40,bmp);fwrite(color,1,256*sizeof(color),bmp);fwrite(index,1,infohead.readSize,bmp);fclose(bmp);//释放有关资源free(buffer);free(color);free(index);TIFFClose(image); fclose(bmp);return 0;}。

灰度图制作

图形原型来自网络，自己做了描线，先将描线路径导入PS
选出外框填色
先从牛头做起（导入的描线路径很重要，一定要保留，随时用得到。

）
对牛脸部分描线
对描线高斯模糊（一定要在牛脸区域范围内）
其他部分的过程比较类似，就不一一说明，看图片
这样面部就完成了，然后做牛角
再做牛耳朵
然后就是牛身体了
完成后要整体的再调整明暗度，前后关系。

这个过程中没把握的可以导入Artcam 等软件中生成立体图查看，便于改正。

由于时间关系这个图细节还需要再做调整，这里大家只要领悟一个过程就好。

三维图查看
其实对于会PS类软件的人来说做这个一点都不难，最主要就是黑白过度的把握。

今天有吧一些细节地方做了点休整
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2014-1-15 13:02 上传。