我认为这可能是一个愚蠢的问题,但是在阅读了很多关于图像处理的内容并进行了很多搜索之后,我看到的每个关于图像处理的示例都使用灰度来工作
我知道灰度图像只使用一个颜色通道,通常只需要 8 位来表示,等等......但是,当我们有彩色图像时为什么要使用灰度?灰度的优点是什么?我可以想象那是因为我们需要处理的位更少,但即使在今天使用更快的计算机,这也是必要的吗?
我不确定我是否清楚我的疑问,我希望有人能回答我
非常感谢您
我认为这可能是一个愚蠢的问题,但是在阅读了很多关于图像处理的内容并进行了很多搜索之后,我看到的每个关于图像处理的示例都使用灰度来工作
我知道灰度图像只使用一个颜色通道,通常只需要 8 位来表示,等等......但是,当我们有彩色图像时为什么要使用灰度?灰度的优点是什么?我可以想象那是因为我们需要处理的位更少,但即使在今天使用更快的计算机,这也是必要的吗?
我不确定我是否清楚我的疑问,我希望有人能回答我
非常感谢您
To elaborate a bit on deltheil's answer:
Of all these, I'll emphasize the first two: make the image simpler, and reduce the amount of code you have to write.
我不同意灰度图像总是比彩色图像更好的暗示。这取决于处理的技术和总体目标。例如,如果您想计算水果盘图像中的香蕉数量,那么当您拥有彩色图像时,分割会容易得多!
由于用于获取它们的测量设备,许多图像必须是灰度的。想想电子显微镜。它正在测量不同空间点的电子束强度。AFM 在拓扑上测量样品上各个点的共振振动量。在这两种情况下,这些工具都返回一个奇异值——一个强度,因此它们隐含地创建了一个灰度图像。
对于基于亮度的图像处理技术,它们通常可以充分应用于整体亮度(灰度);但是,在许多情况下,拥有彩色图像是一种优势。
二进制可能太简单了,不能代表图片字符。颜色可能太多并影响处理速度。
因此,选择灰度,它在两端的中间。
首先开始图像处理,无论是灰度图像还是彩色图像,最好专注于我们正在应用的应用程序。除非和其他情况,如果我们随机选择其中之一,则会在我们的结果中产生准确性问题。例如,如果我想处理垃圾桶的图像,我更喜欢选择灰度而不是彩色。因为在 bin 图像中,我只想使用优化的边缘检测来检测 bin 图像的形状。我不关心图像的颜色,但我想正确地看到 bin 图像的矩形形状。