我有一个灰度gem顶View。(PNG格式，alpha分量也是如此)我想根据这张图片创建12个小尺寸按钮，每个按钮颜色不同。为了整洁起见，我想在代码中而不是在某些艺术包中进行外部操作。任何人都可以提供执行此操作的方法(甚至一些代码)吗？PS我知道如何在GL中使用大量代码来实现它，我希望有一种使用核心图形/核心动画的更简单方法编辑:工作解决方案，感谢下面的答案CGSizetargetSize=(CGSize){100,100};UIImage*image;{CGRectrect=(CGRect){.size=targetSize};UIGraphicsBeginImageContext(
是否可以将MKMapView显示更改为灰度？ 最佳答案 不，MapKitAPI不支持对图block进行任何操作。如果您只对静态灰度图感兴趣，您可能会成功拍摄MKMapSnapshot并随后处理图像。不过，这不适用于交互式map。您还可以在mapView的顶部放置一个半透明的ImageView。这不允许您完全去除底层mapView的颜色。但是，您可能会达到类似的效果。查看MetropolisCompassapp例如。 关于ios-显示MKMapView灰度，我们在StackOverflow
我想从iPhone的相机数据创建灰度CGImage。我正在使用AVFoundation并将像素格式类型设置为kCVPixelFormatType_420YpCbCr8BiPlanarFullRange如果我理解正确，我应该能够从Y分量创建灰度图像，所以我实现了这样的委托(delegate)方法:funccaptureOutput(captureOutput:AVCaptureOutput!,didOutputSampleBuffersampleBuffer:CMSampleBuffer!,fromConnectionconnection:AVCaptureConnection!){le
在我的应用程序中，我想呈现一个透明的UIView(或层)，它充当滤色器。因此，当此View显示下方的所有内容时，它以灰度显示。这可能吗？如果可以，您会怎么做？我知道如何专门以灰度呈现UIView，但这不是我想要实现的。谢谢! 最佳答案 因为我没有找到任何可接受的解决方案，所以我自己创建了这个。你可以在我的Gitrepository中查看.它不仅可以过滤灰度，还可以过滤棕褐色等。查看该项目，它非常简单。欢迎对该项目做出任何贡献，显然还有很多需要添加和改进的地方! 关于ios-以灰度渲染下面
如何在python中将numpy数组转换为灰度opencv图像？经过一些处理后，我得到了一个具有以下属性的数组:最大值为:0.99999999988，最小值为8.269656407e-08，类型为:.我可以使用cv2.imshow()将其显示为图像功能，但我无法将其传递给cv2.AdaptiveTreshold()功能，因为它有错误的类型:error:(-215)src.type()==CV_8UC1infunctioncv::adaptiveThreshold如何将这个np.array转换为正确的格式？ 最佳答案 正如断言所述，a
我有一个包含灰度图像的数据集，我想在这些图像上训练最先进的CNN。我非常想微调一个预训练模型(比如那些here)。问题是几乎所有我能找到权重的模型都是在包含RGB图像的ImageNet数据集上训练的。我不能使用其中一个模型，因为它们的输入层需要一批形状(batch_size,height,width,3)或(64,224,224,3)在我的例子中，但我的图像批处理是(64,224,224)。有什么方法可以让我使用其中一个模型？我考虑过在加载权重并添加自己的权重后删除输入层(就像我们对顶层所做的那样)。这种做法是否正确？ 最佳答案 模
目前我正在使用PIL和NumPy。我有一个彩色的png图片，我想:以灰度读入转换为NumPy数组对数组执行FFT显示图片这就是我正在尝试的(在带有--pylab标志的IPython中):In[1]:importImageIn[2]:img=Image.open('ping.png').convert('LA')In[3]:img_as_np=np.asarray(img)In[4]:img_as_npOut[4]:array(,dtype=object)In[5]:img_fft=fft.fft2(img_as_np)//IndexError:indexoutofrangeforarr
我有大量7兆像素的灰度图像，我想对它们进行批处理以调整对比度和亮度，以便每张图像包含大约:50%高光(发光值为200-255的像素点)30%中间调(发光值为55-199的像素)20%阴影(发光值为0-54的像素)它需要相当高效，因为我只有1.8GHz和许多图像。我知道使用NumPy可以让PIL/Pillow比没有PIL/Pillow更有效地处理图像，但我以前从未使用过它。 最佳答案 不久前我写了一些numpy代码来解决这个问题。有许多可能的方法来转换输入图像的直方图，使正确数量的像素值落在每个bin中。也许最简单的方法是找到对应于每
我使用python的opencv3通过anaconda安装它使用:conda安装-cmenpoopencv3=3.2.0但是当我用它来将图片转换为灰度时，比如:importcv2importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimage=cv2.imread('opencv_logo.png')image1=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)print(image.shape)print(image1.shape)plt.imshow(image1)我不知道为什么:我使用windows+minicond
假设我有一个值在0到1范围内的2DNumpy数组，它表示灰度图像。然后如何将其转换为PILImage对象？到目前为止的所有尝试都产生了极其奇怪的散乱像素或黑色图像。forxinrange(image.shape[0]):foryinrange(image.shape[1]):image[y][x]=numpy.uint8(255*(image[x][y]-min)/(max-min))#CreateaPILimage.img=Image.fromarray(image,'L')在上面的代码中，numpy数组图像通过(image[x][y]-min)/(max-min)归一化，因此每个值
