数字图像基础——图像通道、空间域表示、图像二值化

• 一、数字彩色图像的组成结构？
• 二、数字图像是如何数字化存储的？
• 三、彩色图像的灰度化？
• 四、图像二值化
• 五、opencv实战
• • 1.读取图像及验证图像通道
  • 2.RGB2GRA
  • 3.二值化

数字彩色图像是一个三维立体结构

(1080, 1920, 3)，高度是1080，宽度是1920,3个色彩通道。它的每一个pixel都是由一个bit，这个字节是0~255的整数型数字。

彩色图像的空间域表示方法：
灰度图像的空间域表示方法：
彩色图像转化为灰度图像的方法及转化的性质：

二值化图像的表达方式如下：

其中,th为图像二值化的设置阈值。一般情况下，把二值化图像的数值转化到[0,1]区间。

代码如下（示例）：

img = cv2.imread(path)  #读入通道是BGR
rgb_img = img[:,:,[2,1,0]] #使用numpy将通道进行转化

代码如下（示例）：

def RGB2GRA(img):
    return 0.21*img[:,:,0]+0.71*img[:,:,1]+0.07*img[:,:,2]

代码如下（示例）：

def binarzation(img,th=0.5):
        bin = np.copy(img)
        bin[img>=th]  = 1
        bin[img < th] = 0
        return bin