MATLAB实现图片灰度值提取与标定的方法

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0 下载量 103 浏览量 更新于2024-10-24 1 收藏 1KB ZIP 举报
资源摘要信息: "biaoding.m.zip_图片灰度标定_提取灰度值" 文件标题 "biaoding.m.zip" 指向一个包含MATLAB程序文件的压缩包，该程序的目的是对图像进行灰度标定并提取图像的灰度值。灰度标定是指将图像从RGB颜色空间转换到灰度空间，并且对灰度值进行标准化处理以满足特定的精度要求或者用于进一步的图像分析。 描述中提到的MATLAB程序用于处理图像数据，执行的主要任务包括： 1. 读取图像文件，将其加载到MATLAB环境中。 2. 将图像从其原始的颜色空间（通常是RGB，代表红绿蓝三原色）转换到灰度空间。 3. 提取图像的灰度值，并可能进行进一步的处理，例如归一化或标准化，以得到统一的灰度标定结果。 4. 输出处理后的灰度图像和/或灰度值数据，供后续分析使用。 在图像处理中，灰度化是指将彩色图像转换为灰度图像的过程，这是通过去掉色彩信息，只保留亮度信息来实现的。灰度化后，每个像素点仅有一个值表示其亮度，该值的范围通常是0到255，其中0代表黑色，255代表白色，中间的值代表不同程度的灰色。这个过程对于减少图像处理的计算量、简化分析步骤非常有帮助。 标签 "图片灰度标定" 和 "提取灰度值" 明确了该程序的作用和目的。图片灰度标定通常涉及到颜色校正、对比度调整以及灰度级别的映射，确保灰度值在预定的范围内，这有助于提高图像分析的准确性和可靠性。提取灰度值则是基础的图像分析任务，它为机器视觉、图像识别等高级技术提供了必要的数据支持。 文件名称列表仅包含一个文件 "biaoding.m"，表明这个压缩包中只包含了一个MATLAB脚本文件。用户需要使用MATLAB软件来解压缩该文件，并运行其中的脚本以执行灰度标定和灰度值提取的操作。 在使用该程序之前，用户可能需要具备一定的MATLAB操作知识，了解如何在MATLAB环境中读取和处理图像文件，以及如何使用MATLAB提供的图像处理工具箱。例如，MATLAB的Image Processing Toolbox提供了多种函数来处理图像，包括imread用于读取图像，rgb2gray用于将RGB图像转换为灰度图像，imhist用于计算和显示图像的直方图等。 此外，对于灰度标定过程，可能还会涉及到一些数学知识，比如线性变换、非线性变换、灰度级的校正与调整等，以及对图像处理基本概念的理解，如对比度、亮度、直方图均衡化等。这些知识点对于正确使用MATLAB脚本和分析脚本输出结果至关重要。 总结来说，该MATLAB程序是一个图像处理工具，能够将彩色图像转换为灰度图像，并提取出灰度值用于进一步的图像分析或处理。它对于那些需要进行图像预处理的科研人员和工程师来说是非常有用的。用户在使用之前需要有一定的MATLAB操作基础和图像处理知识。

biaoding.rar_手工标定_标定板生成

2022-09-22 上传
而“biaoding.m”则是MATLAB脚本文件，其中包含了生成标定板的算法代码。通过运行这个脚本，用户可以根据自己的需求调整参数，创建具有任意大小和分辨率的标定板图像，确保在放大时仍能保持清晰的边缘，提高标定的...

biaoding.rar_biaoding_self calibration_标定_自标定_自标定 MATLAB

2022-09-21 上传
"biaoding.rar_biaoding_self calibration_标定_自标定_自标定 MATLAB"这个压缩包文件显然是关于标定技术，特别是自标定技术的资源集合，适用于使用MATLAB进行相关研究和开发的人员。 标定通常是为了消除传感器固有...

biaoding.zip_摄像头标定_瞅转

2022-09-14 上传
标题中的“biaoding.zip_摄像头标定_瞅转”表明这是一个关于摄像头标定的软件或代码包，其中可能包含了从鸟瞰角度转换到俯视视角的功能。摄像头标定是计算机视觉领域的重要一环，用于获取摄像头的内参和外参，以便对...

import cv2 import numpy as np chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") print(mtx) print("畸变系数：") print(dist) # 打印外部参数 print("旋转向量：") print(rvecs) print("平移向量：") print(tvecs)这段代码怎么改可以打印成正常数字形式

2023-06-02 上传
img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2....

mport cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) #棋盘格模板规格 w = 9 h = 6 # 世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0)，去掉Z坐标，记为二维矩阵 objp = np.zeros((w*h,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:w,0:h].T.reshape(-1,2) # 储存棋盘格角点的世界坐标和图像坐标对 objpoints = [] # 在世界坐标系中的三维点 imgpoints = [] # 在图像平面的二维点 images = glob.glob('C:/yingxiang/biaoding.png') for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 找到棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (w,h),None) # 如果找到足够点对，将其存储起来 if ret == True: cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) # 将角点在图像上显示 cv2.drawChessboardCorners(img, (w,h), corners, ret) cv2.imshow('findCorners',img) cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() # 标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) # 去畸变 img2 = cv2.imread('calib/00169.png') h, w = img2.shape[:2] newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),0,(w,h)) # 自由比例参数 dst = cv2.undistort(img2, mtx, dist, None, newcameramtx) # 根据前面ROI区域裁剪图片 #x,y,w,h = roi #dst = dst[y:y+h, x:x+w] cv2.imwrite('calibresult.png',dst) # 反投影误差 total_error = 0 for i in range(len(objpoints)): imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2) total_error += error print ("total error: ", total_error/len(objpoints))这段代码为什么会报错

2023-06-02 上传
images = glob.glob('C:/yingxiang/biaoding.png') ``` 如果您的图片不在这个路径下，那么您需要将其更改为正确的路径。 此外，在标定阶段，您可能需要调整以下参数以获得更好的结果： ``` criteria = (cv2.TERM_...

pyqt5中mainwindow窗口中点击按钮弹出biaoding窗口

2024-11-27 上传
super(MainWindow, self).__init__() # 主窗口布局 layout = QVBoxLayout() self.setLayout(layout) # 添加按钮 button = QPushButton('打开Biaoding窗口') button.clicked.connect(self.show_biaoding_...

chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) #检测棋盘格角点 if ret == True: #如果检测到角点，绘制角点并进行标定 cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) #chessboard_size表示棋盘格的行列数，objp表示棋盘格内部点的坐标， # img表示棋盘格图像，gray表示灰度图像，ret表示是否检测到角点， # corners表示检测到的角点坐标， # mtx和dist表示相机的内部参数和畸变系数，rvecs和tvecs表示相机的外部参数。 # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 将旋转向量转换为旋转矩阵 R, _ = cv2.Rodrigues(rvecs[0])这段代码是什么意思

2023-06-02 上传
这段代码是用于相机标定的，主要功能是根据棋盘格图像检测出棋盘格的角点坐标，进而计算相机的内部参数和畸变系数。具体解释如下： - 首先定义了棋盘格的行列数、内部点的坐标，以及读取棋盘格图像并转化为灰度图像...

希望能对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。 | | | 我运行了#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import numpy as np import cv2 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长（单位：毫米） 准备用于标定的图像路径（替换实际的图像路径） image_paths = [ 'Pictures1.jpg', 'Pictures2.jpg', 'Pictures3.jpg', ] 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 它说OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9748 Traceback (most recent call last): File "biaoding.py", line 28, in <module> gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

2023-07-15 上传
这个错误通常表示图像无法正确加载或颜色通道不正确请确保以下几点： 1. 检查图像路径是否正确。确保图像文件存在，并且路径与脚本中的路径一致。 2. 检查图像文件的格式。`cv2.imread()` 函数只能读取支持的图像...

我运行了#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 # 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长（单位：毫米） # 准备用于标定的图像路径（替换实际的图像路径） image_paths = [ 'Pictures1.jpg', 'Pictures2.jpg', 'Pictures3.jpg', ] # 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 # 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) # 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 它说OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9748 Traceback (most recent call last): File "biaoding.py", line 28, in <module> gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

2023-07-15 上传
这个错误通常表示图像无法正确加载或颜色通道不正确。请确保以下几点： 1. 检查图像路径是否正确。确保图像文件存在，并且路径与脚本中的路径一致。 2. 检查图像文件的格式。`cv2.imread()` 函数只能读取支持的...

Traceback (most recent call last): File "F:\pycharm\group report\biaoding.py", line 85, in <module> corners = cv2.goodFeaturesToTrack(img, max_corners, quality_level, min_distance) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\corner.cpp:254: error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 || src.type() == CV_32FC1 in function 'cv::cornerEigenValsVecs'

2023-06-10 上传
这个错误是由于 OpenCV 在函数 `cv2.goodFeaturesToTrack()` 中调用了 `cv::cornerEigenValsVecs()` 函数，但是输入的图像不是 8 位无符号整数或 32 位浮点数。这可能是由于读入的图像类型不对或者图像处理过程中...
JonSco
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