二值图像与灰度图像的区别

9月前作者：北冥有鱼丶丶分类：Toy博客阅读(31) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了二值图像与灰度图像的区别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

二值图像：

二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像，这种图像又称为黑白图像。二值图像的每一个像素只有两个值0和1，其中0表示黑色，1表示白色，所以二值图都是长这样的。

灰度图像和二值图像有何不同,Halcon图像处理,计算机视觉,图像处理,人工智能

因为二值图每个像素只有两个值，所以每个像素只需要1bit即可存储。

灰度图像：
由于二值图像只有1bit存储空间，表示的细节有限，因此我们便引入灰度图像。灰度图是在二值图像的基础上使用8bit来存储每一个像素的值，所以其范围在0~255之间，因此标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的1个值，灰度级数为256级，因此不同于二值图像，灰度图像的颜色信息更加丰富，不仅仅只有白色和黑色，还有各种灰色，共有256个灰度值。
灰度图像和二值图像有何不同,Halcon图像处理,计算机视觉,图像处理,人工智能文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-547752.html

到了这里，关于二值图像与灰度图像的区别的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

二值图像与灰度图像的区别

二值图像：二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像，这种图像又称为黑白图像。二值图像的每一个像素只有两个值0和1，其中0表示黑色，1表示白色，所以二值图都是长这样的。因为二值图每个像素只有两个值，所以每个像素只需要1bit即可存储

2024年02月13日
浏览(31)
【数字图像处理】灰度图像中添加高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声以及利用不同方法（中值、排序、维纳滤波）去除各种噪声的matlab程序

图像处理问题描述： 1、图像中分别加入不同方差的高斯噪声、不同噪声密度椒盐噪声和不同方差的斑点噪声（Gaussian noise, salt pepper noise and speckle noise） 2、分别通过函数medfilt2、ordfilt2和 Wiener 2 去除图像中添加的一些噪声（Gaussian noise, salt pepper noise and speckle noise）。各部

2024年02月07日
浏览(54)
Halcon图像灰度值运算&图像截取及合并&灰度特征值介绍

灰度膨胀运算gray_dilation_rect 算子gray_dilation_rect(Image : ImageMax : MaskHeight, MaskWidth : ) 示例：gray_dilation_rect (Image, ImageMax, 11, 11) Image（输入对象）：输入灰度图对象 ImageMax（输出对象）：输出膨胀后的灰度图对象 11（输入参数1）：滤波器掩模的高度数值越大效果越明显 11（输

2024年02月09日
浏览(40)
opencv-图像处理基础-二值图像

1．二值图像二值图像是指仅仅包含黑色和白色两种颜色的图像。在计算机中，通过一个栅格状排列的数据集（矩阵）来表示和处理图像。例如，图 2-1 是一个字母 A 的图像，计算机在处理该图像时，会首先将其划分为一个个的小方块，每一个小方块就是一个独立的处理单位

2024年02月15日
浏览(54)
OpenCV图像处理----图像的二值化

图像二值化（ Image Binarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。二值化的原理 OpenCV提供的图像二值化API threshold()方法参数：图片矩阵阈值图片中的最大值二值化的方式二值化的方式： THRESH_BINARY 高于阈值改为

2024年02月12日
浏览(39)
MATLAB图像处理(二)：图像转二值图

二值图即黑白图，图中只有黑白色之分。图像的二维矩阵只由0和1构成，0表黑色，1表白色。二值化利于图像进一步处理，且数据量减小，易于凸显出目标轮廓。具体定义可以参考如下链接： http://zhidao.baidu.com/question/89536354.html 首先对有256个亮度等级的灰度图像进行阈值选取

2024年02月04日
浏览(52)
基于opencv的c++图像处理（图像二值化）

基于opencv的c++接口，实现常用的图像二值化方法，包括了最大类间方差法（OTSU）、固定化阈值以及自适应阈值。该函数将固定级别的阈值应用于多通道阵列。该函数通常用于从灰度图像中获取双层（二进制）图像（#compare 也可用于此目的）或用于去除噪声，即过滤掉值过小

2024年02月07日
浏览(48)
[2] 图像处理之----二值化处理

简单阈值是选取一个全局阈值，然后把整幅图像分成非黑即白的二值图像，灰度值大于阈值就赋为255反之为0。 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINAR) 返回值一：阈值，（Otsu‘s二值化会用到）返回值二：处理以后的图像参数一: 初始图像参数二：我们自己设定的阈

2024年02月05日
浏览(54)
计算机视觉学习笔记(图像的灰度与灰度级图像的深度图像噪声图像处理)

如果把白色和黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度，灰度分为256阶，0为黑色，灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等（150，150，150）就代表灰度为150. 一幅图像中不同位置的亮度是不一样的，可用f(x,y)来表示(x,y)上的亮度。由于光是一种能量形式，因此亮度是非负

2024年02月01日
浏览(57)
python图像处理实战（二）—二值化图像与线性变换

🚀写在前面🚀 🖊个人主页：https://blog.csdn.net/m0_52051577?type=blog 🎁欢迎各位大佬支持点赞收藏，三连必回！！ 🔈本人新开系列专栏—python图像处理 ❀愿每一个骤雨初晴之时，所有的蜻蜓振翅和雨后惊雷，都归你。前言首先引入以下灰度变换的概念。

2024年02月07日
浏览(47)