这个代码运行后图片只有一个灰度
时间: 2023-08-04 18:15:47 浏览: 52
抱歉,我的回答有误。您提供的代码确实可以将图像的灰度级拉伸到一个值,但这并不是您想要的结果。
如果您想将图像的灰度级调整为128,可以使用以下代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('your_image.jpg');
% 获取图像当前的灰度级范围
img_min = min(img(:));
img_max = max(img(:));
% 将图像的灰度级调整为128
img_adj = uint8(128 * double(img - img_min) / double(img_max - img_min));
% 显示原图像和调整后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(img_adj), title('Adjusted Image');
```
在上述代码中,我们首先获取图像的当前灰度级范围,然后将图像的灰度级调整为[0, 128],最后将调整后的图像转换为无符号8位整数类型(uint8)。
相关问题
用python写一个灰度图片压缩和解压缩的代码
可以的,以下是一个简单的灰度图片压缩和解压缩的代码示例:
压缩代码:
```python
import numpy as np
import cv2
def compress_image(img_path, compressed_path):
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
h, w = img.shape
img_flat = img.flatten()
img_diff = np.diff(img_flat)
compressed = np.concatenate(([img_flat[]], img_diff))
np.save(compressed_path, compressed)
return h, w
```
解压缩代码:
```python
import numpy as np
import cv2
def decompress_image(compressed_path, h, w, img_path):
compressed = np.load(compressed_path)
img_flat = np.cumsum(compressed)
img = img_flat.reshape((h, w)).astype(np.uint8)
cv2.imwrite(img_path, img)
```
以上代码使用了numpy和OpenCV库,可以实现对灰度图片的压缩和解压缩。
用matlab语言写一个将图片转化灰度图片的代码
可以使用MATLAB自带的rgb2gray函数将彩色图像转换成灰度图像。以下是一个示例代码:
```
% 读取彩色图像
rgbImage = imread('example.jpg');
% 将彩色图像转换成灰度图像
grayImage = rgb2gray(rgbImage);
% 显示原始图像和灰度图像
subplot(1,2,1);
imshow(rgbImage);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(grayImage);
title('灰度图像');
```
在代码中,我们首先使用`imread`函数读取一个名为`example.jpg`的彩色图像。然后,使用`rgb2gray`函数将彩色图像转换成灰度图像。最后,使用`imshow`函数分别显示原始图像和灰度图像。
需要注意的是,`rgb2gray`函数的输入参数必须是一个MxNx3的三维矩阵,其中M和N分别为图像的高度和宽度,3表示图像通道数(RGB)。如果输入参数已经是一个灰度图像,则函数不会有任何作用。