将图片转换为8bit灰度图片
arcgis导出8bit栅格数据原理
arcgis导出8bit栅格数据原理ArcGIS是一款流行的地理信息系统软件，广泛应用于地理空间数据的处理、分析和可视化。
在ArcGIS中，8位栅格数据是一种常见的数据格式，主要用于存储影像数据和遥感数据。
本文将介绍ArcGIS中导出8位栅格数据的原理和方法。
首先，我们来了解一下8位栅格数据的特点。
8位栅格数据通常用于存储灰度图像，其像素值范围在0-255之间，每个像素用一个字节（8位）来表示。
这种数据格式适合存储单波段的遥感影像数据，如植被指数、地形高程等。
在导出8位栅格数据之前，我们需要先准备好原始数据，确保数据质量和完整性。
在ArcGIS中，导出8位栅格数据一般分为以下几个步骤：1.打开ArcMap软件，加载需要导出的影像数据。
该影像数据可以是遥感影像、卫星影像或者其他栅格数据。
2.在ArcMap中，选择“数据管理”菜单下的“裁剪”工具，对原始影像数据进行裁剪，以确保导出的数据范围符合要求。
3.在ArcMap中，选择“文件”菜单下的“导出数据”命令，打开“导出栅格数据”对话框。
4.在“导出栅格数据”对话框中，选择输出数据格式为“TIFF”或者“JPEG”等常见的影像格式。
然后设置输出栅格数据的像素类型为8位无符号整数，即8位栅格数据。
5.在“导出栅格数据”对话框中，设置输出数据的存储路径和文件名，并点击“确定”按钮开始导出数据。
上述步骤是导出8位栅格数据的基本操作流程。
在实际操作中，还可以根据具体的需求进行进一步的设置和调整，以满足不同的数据导出要求。
导出8位栅格数据的原理主要涉及数据的格式转换和像素值的重新设置。
在ArcGIS中，通过调用图像处理和数据转换的算法，可以将原始的多波段影像数据转换为8位灰度图像数据。
在这个过程中，需要考虑到像素值的范围和分布，以及灰度值的映射关系，以保证数据的信息完整性和准确性。
另外，在导出8位栅格数据时，还需要考虑到数据的压缩和存储方式。
通常情况下，8位栅格数据会采用LZW或JPEG压缩算法进行数据压缩，以减小数据文件的体积和提高数据的传输速度。
imagej荧光定量方法
1、安装后首先打开ImageJ：
2、
3、
4、黑白反转（因为对于光密度（OD）来说越白数值越小，纯白为0；越黑数值越大，纯黑理论上是无限大。
因此我们
5、校正光密度（软件默认为测量灰度，因此我们要改为更加适用的光密度，其中原理不是一两句话能说得清的，这里
在弹出来的界面的Function选择Uncalibrated OD，并下界面左下方勾选Global calibration，然后点击右下角的OK
点击OK后会跳出校正后的光密度曲线：
如不勾选Global calibration，光密度的校正只对这张图片有效，一般分析都要分析多张图片，所以需要勾选，勾选后在打开另一图片时会提示是否将此校正应用于所有图片，不勾选Disable Global Calibration，勾选Disable these Messages
6、
量单位的选择只对这张图片有效），最后点击OK
7、
只测量我们选中的范围，如不勾选侧会测量整张图片数据），选择后点击OK
在弹出来的界面点击OK
9、
10、记录数据并计算：
结果中的Area为选择范围的面积，如果是测量的是细胞的话就是细胞在图中的面积；IntDen就是所选范围的IOD （光密度的总和）。
结果界面中的数据可以复制到Excel等软件中进行计算。
（/pixel）用IntDen的数值除以Area的数值得出来的就是这张图片中细胞的平均光密度，以这张图片的数据为例，即：
同法测量多张图的平均光密度值后就可以进行半定量比较。
以下附上分别应用Image-Pro Plus及ImageJ对五张图片进行分析的结果对比：
从结果的对比看来ImageJ与IPP（Image-Pro Plus）的分析结果是基本一致的。
真彩色图转灰度图及RGB转HSV
《数字图像处理》实验报告（一）学号：________*********______ *名：_________***专业：机械设计制造及其自动化课序号：__________ 0 计算机科学与技术学院实验1颜色空间变换一、实验学时：4学时（本部分占实验成绩的20%）二、实验目的：1、理解并掌握颜色的原理及相互之间的转换算法；2、掌握并编程实现颜色空间的互相转换；3、学会Matlab有关图像处理的基本操作。
三、必须学习和掌握的知识点：颜色空间的特性及相互转换。
四、实验题目：1. 真彩色图像转换成8位灰度图像；2. 编程实现图像由RGB色彩空间到YUV的变换。
（注：输入为RGB空间的彩色图像，输出图像将Y、U、V三个通道分别显示）。
五、思考题：（选做，有加分）颜色空间的表示方法有很多种。
例如，常说的真彩色图像指的就是24位RGB 图像。
而CMYK颜色表示则常用于印刷、油画等。
还有很多种其他的表示方法，如HSI、HSV、YCbCr等。
它们与RGB之间均有相应的转换公式。
除了完成实验题目之外，建议大家尝试完成如下实验思考题：1、RGB→YCbCr，要求转换得到的三个通道分别显示；2、RGB→HSV，要求转换得到的三个通道分别显示；六、实验报告：请按照要求完成下面报告内容并提交相关材料。
1、请详细描述本实验的原理：1.24位真彩色图转换灰度图的原理彩色位图是由R/G/B三个分量组成，如果是24位真彩图，则每个点是由三个字节分别表示R/G/B，所以这里直接跟着图像的色彩信息；灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图象，就象我们平时看到的黑白照片：亮度由暗到明，变化是连续的。
因此，要表示灰度图，就需要把亮度值进行量化。
通常划分成0到255共256个级别，其中0最暗(全黑)，255最亮(全白)。
在表示颜色的方法中，YUV的表示方法，Y分量的物理含义就是亮度，Y分量包含了灰度图的所有信息，只用Y分量就能完全能够表示出一幅灰度图来。
ImagJWB定量分析
一、利用ImagJ对WB条带进行灰度分析1、File——》open 打开WB片子2、把图片转化成灰度图片image——》type——》8-bit3、消除背景影响process——》subtract background 选择50基本可以4、设置定量参数analyze——》set measurements，点击面积，平均密度和灰度值及Integrated Density5、设置单位analyze——》set scale ，在“unit of length”的方框里输入“pixels”6、把图片转换成亮带，Edit——》invert7、选择FreehandSelection，尽量把条带圈起来，点击键盘m（小写），出来IntDen灰度值8、复制数据IntDen进行分析二、利用ImagJ对WB条带进行密度分析1、File——》open 打开WB片子2、如条带不正，需修正image——》transform——》rotate调节angle值，直到条带水平为止3、选中矩形选项，圈中第一个条带，然后analyze——》gels——》select firstlane（快捷键ctrl+1），然后移动第一个条带上的矩形到第二个条带上，analyze——》gels——》select second lane（快捷键ctrl+2），最后analyze——》gels——》plotlanes4、选中直线工具，将开口的波峰关闭5、选中魔棒工具，点击波峰可以显示波峰下面积，即条带的密度值6、以第一个数值为基数，其他数值与第一个数值的比值为相对密度*/link?url=iFFzpXWQu3ULvbjcoe0ME-Oi1oVTR3ANKR6xYvQXfMPUjK3Re5lnNI2kRpSadvUdXUPUr9 zJvJau9y3P4ZyoMxZR8ghHwpvUJeqRj1vn5Ty*如果有数据产生，一般是批量多次western blot结果的一个统计数据一般采取方差分析或者t检验分析就可以了*纵坐标我看文献上是用的检测蛋白的灰度值比上内参的灰度值。
软件Image J使用教程
作图软件：Image J介绍：该软件可以计算选定区域内分析对象的一系列几何特征，分析指标包括：长度，角度，周长，面积，长轴，短轴，圆度等。
参考：解螺旋-套路课01-第三章-第3节两种应用：免疫组化定量分析，计数免疫组化定量分析3种方法：手动、自动1、自动2【1】手动定量1.打开图片File –open –找到图片2.选择完所有阳性结果后，再同一进行计算Analyze –tools –ROI manger（感兴趣区域）然后标签栏选择第3个标签（以任意形状选取感兴趣区域）【2】自动定量11. 打开图片File –open –找到图片2. 彩图转换为8bit灰度图Image –type –8-bit3. 设定阈值Image –adjust –threshold系统会自动设定一个阈值，并将阈值之上的面积进行统计，此时打开免疫组化原始图片，手动调节阈值大小，当我们设定的阈值能够比价好的反应免疫组化的生物学意义时，就使用此时的阈值统计4. 统计Analyze –measure得到4个参数：area(阳性区域总面积)，mean(平均光密度)，min(最小光密度)，max(最大光密度)，后续作图用。
【3】自动定量21. 打开图片File –open –找到图片2. 彩图转换为RGBImage –type –RGB stack在得到的图片中，通过拖动下方的进度条，选取对比度最显著的那张3. 设定阈值Image –adjust –threshold系统会自动设定一个阈值，并将阈值之上的面积进行统计，此时打开免疫组化原始图片，手动调节阈值大小，当我们设定的阈值能够比价好的反应免疫组化的生物学意义时，就使用此时的阈值统计4. 统计Analyze –measure得到4个参数：area(阳性区域总面积)，mean(平均光密度)，min(最小光密度)，max(最大光密度)，后续作图用。
计数例如：克隆形成实验定量分析两种方法：手动计数、自动计数【1】手动计数1. 打开图片File –open –找到图片2. 点击工具栏第7个按钮“多点计数工具”在每个克隆上进行点击，每点一下，图上就会多一个软件加上的点3. 所有的点都选上之后，点击analyze –measure软件会生成一个结果图拉到最下面，就可以看到一共有多少点【2】自动计数1. 打开图片File –open –找到图片2. 彩图转换为8bit灰度图Image –type –8-bit3. 设定本张图中最大克隆和最小克隆设置最大克隆：点击工具栏第3个按钮，然后圈出本图中最大的克隆，再analyze –measure，看这个克隆的面积，例如area = 276设置最小克隆：点击工具栏第3个按钮，然后圈出本图中最小的克隆，再analyze –measure，看这个克隆的面积，例如area = 544. 设定阈值Image –adjust –threshold系统会自动设定一个阈值，并将阈值之上的面积全部用红色标记如果不合适，可手动调节因为阴影的存在，软件把这些阴影也识别为阳性结果，我们需要通过对克隆大小的限定，从而将阴影排除在阳性结果之外5. 通过对克隆大小的限定，从而将阴影排除Analyze –analyze particles在size（pixel^2）处填入克隆的大小范围，结合第3步的结果设置：30---300，点击“OK”这样，阴影就被排除了6. 拉到最低，便可以看到克隆的数量。
16位灰度转8位灰度
16位灰度转8位灰度一、16位灰度与8位灰度的比较灰度图像是一种只包含亮度信息而不包含颜色信息的图像，其像素值通常在0-255的范围内表示。
在数字图像处理中，灰度图像的位数表示了每个像素的比特数。
16位灰度图像的像素值范围为0-65535，而8位灰度图像的像素值范围为0-255。
因此，16位灰度图像的亮度动态范围更大，能够表示更为精细的亮度变化，而8位灰度图像的亮度动态范围较小，可能会出现亮度失真或细节丢失的情况。
二、16位灰度转8位灰度的必要性由于8位灰度图像的应用更加广泛，因此常常需要将16位灰度图像转换为8位灰度图像。
例如，在显示器显示、打印机打印、图像存储等方面，8位灰度图像更为常见。
此外，将16位灰度图像转换为8位灰度图像可以减小图像文件的大小，提高处理速度。
三、16位灰度转8位灰度的过程1.读取16位灰度图像并将其转换为双精度类型的数据。
2.创建一个与原图像大小相同的8位灰度图像。
3.遍历16位灰度图像的每个像素，并将其转换为8位灰度图像的相应像素。
在此过程中，需要对像素值进行线性缩放，以适应8位灰度图像的范围。
4.将转换后的8位灰度图像保存或进行进一步处理。
四、注意事项1.在转换过程中，需要注意防止数据溢出。
由于16位灰度图像的像素值范围较大，而8位灰度图像的像素值范围较小，如果直接将16位灰度图像的像素值赋值给8位灰度图像，可能会导致数据溢出。
因此，需要进行线性缩放或裁剪操作，以确保像素值在8位灰度图像的范围内。
2.在转换过程中，需要注意保持图像的细节和动态范围。
由于16位灰度图像的亮度动态范围更大，其能够表示更为精细的亮度变化和细节。
因此，在将16位灰度图像转换为8位灰度图像时，需要注意保持这些细节和动态范围，以获得更好的视觉效果。
3.在转换过程中，需要注意处理颜色信息。
如果原始图像包含颜色信息，需要进行颜色空间的转换或去色处理，以获得更好的灰度图像效果。
4.在转换过程中，需要注意处理噪声和失真。
C#图片灰度处理（位深度24→位深度8）
C#图片灰度处理（位深度24→位深度8）#region 灰度处理////// 将源图像灰度化，并转化为8位灰度图像。
////// 源图像。
/// 8位灰度图像。
public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap original){if (original != null){// 将源图像内存区域锁定Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, original.Width, original.Height);BitmapData bmpData = original.LockBits(rect, ImageLockMode.ReadOnly,PixelFormat.Format24bppRgb);// 获取图像参数int width = bmpData.Width;int height = bmpData.Height;int stride = bmpData.Stride; // 扫描线的宽度,比实际图片要大int offset = stride - width * 3; // 显示宽度与扫描线宽度的间隙IntPtr ptr = bmpData.Scan0; // 获取bmpData的内存起始位置的指针int scanBytesLength = stride * height; // 用stride宽度，表示这是内存区域的大小// 分别设置两个位置指针，指向源数组和目标数组int posScan = 0, posDst = 0;byte[] rgbValues = new byte[scanBytesLength]; // 为目标数组分配内存Marshal.Copy(ptr, rgbValues, 0, scanBytesLength); // 将图像数据拷贝到rgbValues中// 分配灰度数组byte[] grayValues = new byte[width * height]; // 不含未用空间。
Imagej基本操作
Imagej基本操作Image j 基本操作imagej菜单栏列出了ImageJ的所有命令，它包含八个菜单：File：基本的文件操作，包括打开、保存、创建新图片，大多数命令看名字就知道什么意思Edit：编辑和绘制操作，以及全局设定Image：图像显示，包括图像格式的转化、怎样显示等Process：图像处理，包括点操作、过滤器和算术运算Analyze：图像分析，统计测量、直方图绘制和其他与图像分析有关的操作Plugins：创建、编辑和管理插件，列出了用户安装的所有宏、脚本和插件。
Window：已打开的窗口的选择和管理Help：升级，文档资源和版本信息File菜单New新建可以新建的东西有很多：Image：可以指定图片的标题、类型、尺寸、初始填充。
且如果Slices大于1，则创建了一个stackHyperstack：与Image-Hyperstacks-New Hyperstack相同Text Window：创建一个编写宏的文本窗口Internal Clipboard：打开ImageJ内部剪贴板中的内容System Clipboard：打开系统剪贴板中的内容TrakEM2：Fiji中还加入了编写TrakEM2程序Script：Fiji中还加入了新建脚本。
Open打开可以打开的东西也有很多：常见图片，后缀有TIFF、GIF、JPEG、DICOM、BMP、PGM和FITS格式。
也可以通过插件打开额外的后缀的图片ImageJ和NIH的图片查询表，后缀是.lut以制表符分割的表格，后缀是.xls和.csv选区，后缀是.roi和.zip文本文件，后缀是.txt、.ijm、.js和.java其他Open Next打开下一个关闭当前图片，打开目录中的下一个图片（如果有的话）。
按住Alt打开目录中的前一个图片（如果有的话）。
Open Samples打开样例打开ImageJ服务器上的样例图片，可以用来测试宏、脚本、插件等。
C#图片灰度处理(位深度24→位深度8)
/// <summary>
/// 将源图像灰度化，并转化为8位灰度图像。
/// </summary>
/// <param name="original"> 源图像。 </param>
/// <returns> 8位灰度图像。 </returns>
posScan += offset;
}
// 内存解锁
Marshal.Copy(rgbValues, 0, ptr, scanBytesLength);
original.UnlockBits(bmpData); // 解锁内存区域
{
blue = rgbValues[posScan];
green = rgbValues[posScan + 1];
red = rgbValues[posScan + 2];
int width = bmpData.Width;
int height = bmpData.Height;
int stride = bmpData.Stride; // 扫描线的宽度,比实际图片要大
// 分别设置两个位置指针，指向源数组和目标数组
int posScan = 0, posDst = 0;
byte[] rgbValues = new byte[scanBytesLength]; // 为目标数组分配内存
public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap original)
{
if (original != null)
将一幅图像转换为灰度图
方法一：对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式：Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114方法二：而实际应用时，希望避免低速的浮点运算，所以需要整数算法。
注意到系数都是3位精度的没有，我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法：Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000RGB一般是8位精度，现在缩放1000倍，所以上面的运算是32位整型的运算。
注意后面那个除法是整数除法，所以需要加上500来实现四舍五入。
就是由于该算法需要32位运算，所以该公式的另一个变种很流行：Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100方法三：上面的整数算法已经很快了，但是有一点仍制约速度，就是最后的那个除法。
移位比除法快多了，所以可以将系数缩放成2的整数幂。
习惯上使用16位精度，2的16次幂是65536，所以这样计算系数：0.299 * 65536 = 19595.264 ≈ 195950.587 * 65536 + (0.264) = 38469.632 + 0.264 = 38469.896 ≈ 384690.114 * 65536 + (0.896) = 7471.104 + 0.896 = 7472可能很多人看见了，我所使用的舍入方式不是四舍五入。
四舍五入会有较大的误差，应该将以前的计算结果的误差一起计算进去，舍入方式是去尾法：写成表达式是：Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 162至20位精度的系数：Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20仔细观察上面的表格，这些精度实际上是一样的：3与4、7与8、10与11、13与14、19与20所以16位运算下最好的计算公式是使用7位精度，比先前那个系数缩放100倍的精度高，而且速度快：Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7其实最有意思的还是那个2位精度的，完全可以移位优化：Gray = (R + (WORD)G<<1 + B) >> 2将一幅图像转换为灰度图灰度图是指用灰度表示的图像，灰度是在白色和黑色之间分的若干个等级，其中最常用的是256级，也就是256级灰度图。
16bit颜色转8bit
16bit颜色转8bit在我们生活和工作中，图像处理与设计是不可或缺的。
图像的色彩模式是衡量图像颜色数量和深度的标准。
常见的色彩模式有16位和8位。
本文将介绍如何将16位颜色转换为8位颜色，以及相关原理、优势和实际应用。
一、16位颜色概述16位颜色指的是图像中的每个像素可以用16位二进制数表示，从而表达出256种颜色（2的16次方）。
这种色彩模式适用于对颜色深度要求较高的场景，如专业图像处理、游戏等。
然而，16位颜色的图像文件较大，不利于存储和传输。
二、转换原理与方法1.原理：16位颜色转换为8位颜色，实际上就是将每个像素的颜色信息进行简化。
具体来说，就是将16位二进制数压缩为8位二进制数表示。
2.方法：（1）线性缩放：将16位颜色值按比例缩小到8位范围内，通常采用线性插值方法。
（2）分段线性插值：根据颜色区域的分布，将16位颜色值划分为若干段，然后对每段进行线性插值，最后合成8位颜色值。
三、8位颜色的优势与应用1.优势：8位颜色相较于16位颜色，具有更高的存储和传输效率，同时颜色表现力也足够满足日常需求。
8位颜色可以表达256种颜色（2的8次方），适用于大部分图像处理和设计场景。
2.应用：8位颜色广泛应用于网页设计、图片编辑、游戏开发等领域。
特别是在游戏开发中，8位颜色可以实现较低分辨率的图像，以适应不同设备的显示效果。
四、转换工具与实战案例1.转换工具：市面上有很多图像处理软件支持16位颜色转换为8位颜色，如Adobe Photoshop、GIMP等。
此外，也有一些在线转换工具，如Image Converter、PicMonkey等。
2.实战案例：以下以Adobe Photoshop为例，演示转换过程：（1）打开Photoshop，导入16位颜色的图像。
（2）选择图像> 模式> 索引颜色，打开颜色表对话框。
（3）在颜色表中，选择8位颜色，并点击“确定”。
（4）确认操作后，图像将转换为8位颜色。
将一幅图像转换为灰度图
ToGray(srcFiuse");
return 0;
}
int bitCount = bmiHeader.biBitCount;
if (bitCount == 16)
{
exit(-1);
}
double byteCount = (double)bitCount / 8;
int nClr = 0;
if (bitCount < 16)
{
nClr = bmiHeader.biClrUsed ? bmiHeader.biClrUsed : 1 << bitCount;
{
fread(&srcBuf[lineSize * i],lineSize,1,pFile);
fseek(pFile,alignBytes,SEEK_CUR);
}
//256色位图调色板
RGBQUAD *quadDes = NULL;
quadDes = new RGBQUAD[256];
for (i = 0; i < 256; i++)
#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <string>
#include <math.h>
#include <windows.h>
using namespace std;
//将位图转换为256色灰度图
void ToGray(const string& srcFile,const string& desFile)
24位真彩色转换为8位灰度图片(完整代码)
24位真彩色转换为８位灰度图片（完整代码）分类：C#2011-03-04 09:29 4343人阅读评论(5) 收藏举报nullfloatgdi+byte图像处理image图像的灰度与二值化/maozefa/archive/2011/12/09/2281656.html图像的灰度化与二值化是图像处理中最常见的处理方法，也是很多图像处理方法的基础，如图像灰度统计、图像识别等。
图像的灰度化与二值化方法较多，处理过程也比较简单。
但切不可因其简单而忽视效率。
如常用的图像灰度计算公式：gray = red * 0.299 + green * 0.587 + blue * 0.114，如果在程序代码中直接套用了这个公式，因浮点数的缘故导致代码执行效率较低，如改为定点整数运算，可使执行效率大大提高。
下面是图像的灰度与二值化代码：// 定义ARGB像素结构typedef union{ARGB Color;struct{BYTE Blue;BYTE Green;BYTE Red;BYTE Alpha;};}ARGBQuad, *PARGBQuad;//---------------------------------------------------------------------------// 图像数据data灰度化VOID Gray(BitmapData *data){PARGBQuad p = (PARGBQuad)data->Scan0;INT offset = data->Stride - data->Width * sizeof(ARGBQuad);for (UINT y = 0; y < data->Height; y ++, (BYTE*)p += offset){for (UINT x = 0; x < data->Width; x ++, p ++)p->Blue = p->Green = p->Red =(UINT)(p->Blue * 29 + p->Green * 150 + p->Red * 77 + 128) >> 8;}}//---------------------------------------------------------------------------// 图像数据data灰度同时二值化，threshold阀值VOID GrayAnd2Values(BitmapData *data, BYTE threshold){PARGBQuad p = (PARGBQuad)data->Scan0;INT offset = data->Stride - data->Width * sizeof(ARGBQuad);for (UINT y = 0; y < data->Height; y ++, (BYTE*)p += offset){for (UINT x = 0; x < data->Width; x ++, p ++){if (((p->Blue * 29 + p->Green * 150 + p->Red * 77 + 128) >> 8) < threshold) p->Color &= 0xff000000;elsep->Color |= 0x00ffffff;}}}//---------------------------------------------------------------------------因本文使用的是32位图像数据，所以图像的二值化没有采用通常的赋值操作p->Blue = p->Green = p->Red = 0(或者255)，而是采用了位运算。
ImageJ在荧光照片分析中的应用介绍
ImageJ在荧光照⽚分析中的应⽤介绍Image J在显微成像中的应⽤介绍1、关于Image JImageJ是⼀个基于java的公共的图像处理软件，它是由National Institutes of Health 开发的。
可运⾏于Microsoft Windows，Mac OS，Mac OS X，Linux，和Sharp Zaurus PDA等多种平台。
其基于java 的特点，使得它编写的程序能以applet等⽅式分发。
ImageJ能够显⽰，编辑，分析，处理，保存，打印8 位，16 位，32 位的图⽚，⽀持TIFF, PNG, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS等多种格式。
ImageJ ⽀持图像栈（stack）功能，即在⼀个窗⼝⾥以多线程的形式层叠多个图像，并⾏处理。
只要内存允许，ImageJ 能打开任意多的图像进⾏处理。
除了基本的图像操作，⽐如缩放，旋转，扭曲，平滑处理外，ImageJ还能进⾏图⽚的区域和像素统计，间距，⾓度计算，能创建柱状图和剖⾯图，进⾏傅⾥叶变换。
下载地址：/doc/10585755c0c708a1284ac850ad02de80d4d80691.html /ij/download.html2、Image 界⾯界⾯分为：菜单栏，⼯具栏和状态栏。
菜单栏菜单栏从左⾄右分别是：⽂件，编辑，图形，处理，分析，插件，窗⼝，帮助。
⽂件和office word 等软件类似，主要有⽂件打开，关闭，保存等功能，⽐较特殊的⼀个功能是恢复功能（revert），可以直接回到上次保存过的状态。
由于编辑菜单⾥的取消功能（undo）只能回退⼀步，所以revert 有时会很有帮助。
编辑Undo, Cut, Copy, Copy to system, Paste, Paste Control.., Clear, Clear Outside, Fill, Draw, Invert, Selection, Options.图像Type（可改变图⽚格式，如彩⾊变灰度）, Adjust, Show info, Properties, Color, Stacks, Hyperstacks, Crop, Duplicate.., Rename, Scale, Transform, Zoom, Overlay, Lookup Tables.处理Smooth, Sharpen, Find Edges, Find Maxima, Enhance Contrast, Noise, Shadows, Binary, Math, FFT, Filters, Batch, Image calculator, Subtract Backgroud, Repeat Command.分析Measure, Analyze Particles, Summarize, Distibution, Label, Clear Results, Set measurements, Set Scale, Calibrate, Histogram, Plot Profile, Surface Plot, Gels, Tools.窗⼝和帮助⼯具栏⼯具栏从左⾄右分别是4种区域选择⼯具，直线选择⼯具，⾓度⼯具，点⼯具，魔棒，⽂字，放⼤镜，拖⼿，颜⾊吸管，动作宏，菜单宏，绘图⼯具等（颜⾊吸管以后的内容可以变化，通过点击最右边的>> 按钮选择需要的栏⽬。
16位灰度转8位灰度
16位灰度转8位灰度灰度是图像在黑白之间的中间阶调，表示图像中每个像素的亮度值。
在数字图像处理中，灰度通常是以8位或16位的整数值表示，其中8位灰度表示有256个不同的亮度级别，而16位灰度则表示有65536个不同的亮度级别。
然而，有些情况下，我们可能需要将16位灰度图像转换为8位灰度图像。
这可能是因为8位灰度图像具有更小的内存占用和更高的计算效率，特别是在一些资源受限的设备上。
下面将介绍如何进行16位灰度图像到8位灰度图像的转换。
第一步是理解16位和8位灰度之间的映射关系。
对于16位灰度图像，每个像素的值可以从0到65535。
而在8位灰度图像中，每个像素的值只能从0到255。
因此，在将16位灰度图像转换为8位灰度图像时，我们需要找到一个合适的映射关系。
常用的映射方法是线性映射。
线性映射意味着将16位灰度图像的亮度范围等比例地缩放到8位灰度范围内。
具体的映射公式如下：新灰度值 = (原灰度值 * 255) / 65535通过这个公式，我们可以计算出16位灰度图像中每个像素的8位灰度值。
这样，我们就完成了16位灰度图像到8位灰度图像的转换。
在实际操作中，我们可以使用图像处理软件或编程语言来实现该转换。
下面以Python语言为例，给出一个简单的代码实现：```pythonimport cv2def convert_16bit_to_8bit(image_path):image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)converted_image = (image * 255 / 65535).astype('uint8')cv2.imwrite('converted_image.png', converted_image)print("Conversion completed.")if __name__ == "__main__":image_path = "16bit_image.png"convert_16bit_to_8bit(image_path)```以上代码使用了OpenCV库来读取和写入图像文件，并进行了灰度转换。
将图片转换为8bit灰度图片
for i := 0 to bitmapSrc.Height - 1 do
begin
ppSrc := bitmapSrc.ScanLine[i];
ppDest:= bitmap.ScanLine[i];
bitmap.Height := bitmapsrc.Height;
GetMem(lpLogPal,sizeof(TLOGPALETTE) + ((255) * sizeof(TPALETTEENTRY))); //创建系统调色板
lpLogPal.palVersion := $0300;
lpLogPal.palNumEntries := 256;
j := 0;
while j <= bitmapSrc.Width - 1 do
begnc(ppSrc[j*PixelNum]*0.114 + ppSrc[j*pixelNum + 1]*0.587
+ ppSrc[j*PixelNum + 2]*0.299+0.5);
pf32bit: pixelNum := 4;
pf24bit: pixelNum := 3;
else exit;
end;
///
bitmap := TBitmap.Create;
// bitmap.Assign(bitmapSrc);
bitmap.PixelFormat := pf8bit;
bitmap.Width := bitmapsrc.Width;
bitmap : Tbitmap;
16bit转8bit图像(Python简单易实现)
16bit转8bit图像（Python简单易实现）在Python中，我们可以使用PIL库（Pillow库的一个分支）来实现16位图像转换成8位图像的功能。
步骤如下：1. 安装Pillow库：在命令行中运行`pip install Pillow`来安装Pillow库。
2.导入所需的库和模块：```pythonfrom PIL import Imageimport numpy as np```3. 加载16位图像：使用PIL的Image.open(方法来加载16位图像文件。
```pythonimg = Image.open('input_image.png')```4. 将图像转换为numpy数组：使用numpy库中的asarray(方法将PIL图像对象转换为NumPy数组。
```pythonimg_array = np.asarray(img)```5.降低图像位深度：由于我们要将16位图像转换为8位图像，在这一步中，我们需要将16位的灰度值降低到8位。
```pythonimg_8bit = img_array // 256```6. 创建8位图像对象：使用PIL库的Image.fromarray(方法将NumPy数组转换为PIL图像对象，并将其保存到8位图像文件中。
```pythonimg_8bit = Image.fromarray(img_8bit.astype('uint8'))img_8bit.save('output_image.png')```下面是完整的代码示例：```pythonfrom PIL import Imageimport numpy as np#加载16位图像img = Image.open('input_image.png')# 将图像转换为numpy数组img_array = np.asarray(img)#降低图像位深度img_8bit = img_array // 256#创建8位图像对象img_8bit = Image.fromarray(img_8bit.astype('uint8'))#保存8位图像img_8bit.save('output_image.png')```请注意，此代码示例假设输入图像为灰度图像。
WB灰度值测定
Image J测到了WB条带灰度值关于用Image J量化westernblot条带灰度值,在网上一直盛传着两种操作方法，然鹅～小伙伴们却一直不确定到底哪种才是正确的测量灰度方法，甚至将灰度与光密度弄混淆.今天咱们一起就这个机会学习下，请先看看你是用以下那种方法测量灰度值？以下是两种方法的具体操作。
方法一：1、打开Image J软件→左上角file→Open 选择自己的条带图片(事先把条带摆正)2、把图片转化成灰度图片：Image→type→8—bit3、第一个矩形工具→选上所有条带4、analyze→Gels→select first lane→Gels→plot lanes(在这第四步也可以分开选取，如：框选第一个条带→analyze→Gels→select firstlane→将第一个框拖移到余下条带→Gels→select nextlane）5、选中直线工具，将开口波峰关闭6、选中魔棒工具（正数第七个），点击波峰,就得出所有area值。
方法二1、打开Image J软件→左上角file→Open 选择自己的条带图片(事先条带弄正)2、把图片转化成灰度图片：Image→type→8—bit3、扣除背景：Process→Subtract Background→50pixels 并勾选Light Background5、设定参数：Analyze→set measurement→勾选Area、Mean gray value、Min & max gray value、Integrated density6、Analyze→set scale→unit of length选项里改为pixels,确定6、图像分割。
Edit→Invert→选中椭圆圈(手残党首选)/不规则圆圈（心灵手巧党义无反顾），手动圈上单个条带7、Analyze→Measurement即得到Intden，重复6、7步就得到所有Intden 值小伙伴们,你们是哪种方法呢？首先先把结论说出来，其实两者得出的area和Intden严格来说都不是灰度值，前者是面积而后者是光密度值，但用来量化WB条带都是OK的.Image J这个软件在将western blot条带量化时存在两种参数：灰度与光密度(假，暂且这么称呼，原因下文再说)，这两者在理解使用Image J量化WB条带十分重要,请务必仔细看以下几个概念.1、灰度(gray）：是指图像中各种颜色的深浅程度，它以整数值表示, 一般的图像分析软件将图像每个像素点的颜色分为0—255共256 级，每一像素点对应的数值即灰度,灰度值越小物体颜色越深.有兴趣的小伙伴,可以随意用Image J打开一张图片，光标在图片上任意移动，得到的value值最小为0(纯黑）,最大为255（纯白）。