openmv图像灰度化

图像的灰度化是指将彩色图像转换为灰度图像的过程。在灰度化后的图像中，每个像素点的灰度值是由红、绿、蓝三个通道的像素值按一定比例计算得到的。具体而言，灰度化的方法是让像素点矩阵中的每一个像素点的红、绿、蓝三个通道的像素值相等，即R=G=B。这个相等的值就是该像素点的灰度值。\[2\]

在OpenMV中，进行图像灰度化的代码如下：

threshold = \[128, 128\] # 中等灰度值
for i in range(60):
    img = sensor.snapshot() # 拍照
    hist = img.get_histogram(roi=r) # 获取颜色直方图
    lo = hist.get_percentile(0.01) # 获取直方图在1%范围内的CDF
    hi = hist.get_percentile(0.99) # 获取直方图在99%范围内的CDF
    threshold\[0\] = (threshold\[0\] + lo.value()) // 2 # 颜色阈值下限
    threshold\[1\] = (threshold\[1\] + hi.value()) // 2 # 颜色阈值上限

在这段代码中，通过获取图像的颜色直方图，根据直方图的分布情况来确定灰度化的阈值范围。通过不断迭代计算，最终得到了灰度化的阈值下限和上限。\[3\]

总结起来，图像的灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，其中每个像素点的灰度值是由红、绿、蓝三个通道的像素值按一定比例计算得到的。在OpenMV中，可以通过获取图像的颜色直方图来确定灰度化的阈值范围。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【OpenMv】图像处理之灰度和二值化](https://blog.csdn.net/qq_62361050/article/details/127837220)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [openmv传承（一）:自动灰度颜色跟踪示例](https://blog.csdn.net/qq_52528413/article/details/124849833)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]