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python3 opencv 图象灰度化处理
文章目录 图象灰度化处理 src 效果 图象灰度化处理 src # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Author:Yan Errol Email: 2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-05-08--10:07 File：img2gray.py Describe:将加载的图象进行灰度化处理
64120发布于 2021-01-14 - 来自专栏coding个人笔记
灰度发布
灰度发布，对于大厂来说是必不可少的，对于我这种从来没有灰度发布过的，并不是很清楚，估计也有很多人不知道这个东西。以前只是直到灰度发布，这次稍微了解一下。 灰度发布是指新版本或者新功能通过一定策略选取一些用户，让他们先使用，通过使用情况对功能、性能、稳定性等指标评估是否扩大范围直至全面发布。 灰度发布开始到结束期间的这一段时间，称为灰度期。 如果是客户端的灰度发布，应该是可以按照用户逐渐推送更新安装包。而服务端的灰度发布则会相应容易一些，毕竟是在后台实现。 现在有专门的灰度发布模式A/B测试，通过业务代码区分流量访问不同代码。 灰度发布除了代码层面之外，对服务这块要求还是蛮大的，灰度发布不同于预发布，灰度发布是直接让线上用户参与，而一般预发布是发布到线上，由测试人员进行测试。 当然，会使用灰度发布的，一般来说都是千万级别用户的项目了，虽然很想使用灰度发布，但还是需要考虑实际场景，也希望以后能有机会使用灰度发布。 （完）
1.9K30发布于 2020-04-24 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
灰度分层
灰度分层技术将灰度图像转换为伪彩色图像，且伪彩色图像的颜色种类数目与强度分层的数目一致。 令f(x,y)为位于空间位置(x,y)处的像素的灰度值（强度），[0,L]为图像灰度值范围，其中0代表黑色，L代表白色。 假定分割值为： l1,l2,l3…,lM（0<l1<l2<l3<…<lM<L） 则将图像灰度划分为M+1个区间V1,V2,V3,…,VM,VM+1。 灰度值到彩色的映射关系为： f(x,y)=ck f(x,y)∈V k(k∈[1,M+1]) 其中，ck是与第k个灰度区间Vk有关的颜色。 灰度区间[0,l1)被映射为颜色c1，灰度区间[l1,l2)被映射为颜色c2，灰度区间[lM-1,lM)被映射为颜色cM，灰度区间[lM,L]被映射为颜色cM+1。
1.4K10编辑于 2022-05-28 - 来自专栏k8s相关实操
Ingress灰度路由策略-基于请求头灰度
应用背景：应用发布需要基于请求灰度头进行灰度测试，携带请求头的请求灰度到灰度服务。组件支持：ingress-nginx-controller自带的灰度策略。 curl -sSf -m 5 -H "Host: canary.demo.com" -H "X-Is-Gray: true" http://172.19.0.242六、测试结果由测试结果可以查看到携带请求灰度头的被正确路由到灰度服务
44800编辑于 2025-03-06 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
灰度直方图
灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置，丢失了像素的位置信息，不再表征任何图像的纹理信息。 对于连续图像，平滑地从中心的高灰度级变化到边缘的低灰度级，为阈值面积函数的导数的负值： 对于离散函数，固定ΔD为1，则: 其中，A(D)为阈值面积函数，是一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积 例子： 二维数组降维成一维数组：1 1 3 2 3 5 5 1 4 1出现的次数：3 2出现的次数：1 3出现的次数：2 4出现的次数：1 5出现的次数：2 归一化： 灰度级出现的频率=灰度级出现的次数 /总像素数 1出现的频率：3/9 2出现的频率：1/9 3出现的频率：2/9 4出现的频率：1/9 5出现的频率：2/9 图中圆点表示这些像素点被统计到对应的灰度级上： matplotlib.pyplot.hist 虽然8位的图像都具有256个灰度级（每一个像素可以有256个灰度值），但是属于不同灰度级的像素数量不一样。对于彩色图像，提取各个通道的图像，每个通道独立绘制灰度直方图。
1.5K10编辑于 2022-05-28 - 来自专栏程序员升级之路
灰度发布
1、什么是灰度发布 以下是百度词条的解释： 灰度发布（又名金丝雀发布）是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。 灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。 3、常用的灰度发布方式有哪些 1、按机器灰度 ? 线上有多台机器，先将新功能代码部署到其中的1台或多台机器，然后绑定到这些机器进行测试，测试完没问题再部署到所有机器。 先分析下这次上线会上线哪些新功能： 1、数据库保存加密 2、数据库查询解密 3、接口返回加密 首先思考下，我们需要对3个功能都灰度吗？ 因为数据库保存加密做了灰度的话，数据库查询解密相当于也做了灰度。 2、应用中判断当前用户是否灰度 即在配置文件中配置哪些用户是灰度用户，然后代码中判断是否灰度用户，如果是则对其数据进行加密，如果不是还是走原来的流程，等测试没问题了，把灰度用户放开到所有用户。
3.4K62发布于 2020-09-11 - 来自专栏姜同学
灰度发布
什么是灰度发布 介绍灰度发布流程之前我先一句话介绍一下什么是灰度发布。灰度发布就是，线上app无需停机就可以保证运行的是经过测试的稳定版本，且我们在冒烟测试时也不会影响到线上App的运行。 为了能让用户有更好的体验，也为了我不在那么痛苦所以我们急需要一款灰度发布系统。 灰度发布系统怎么搞 一个很简单的理论，同时准备两份服务，让符合规则的请求路由到灰度接口，不符合规则的路由到之前发布的服务就好了哇~ 图片 代码实现 熟悉SpringCloudGateway的同学对于 配合业务命名不重复即可 uri: lb://web-server predicates: # 断言 - Path=/web-api/api3/ import java.util.List; import java.util.function.Predicate; /** * @author jiangtongxue * @date 2022/3/
2.2K30编辑于 2022-10-27 - 来自专栏机器视觉那些事儿
无纺布折痕检测（3）· 基于灰度投影的折痕检测
- 算法思路 - （1）构造滤波器与原图卷积增强图像 （2）灰度投影，构建垂直灰度投影函数，并与平滑后的函数进行 差分运算，超过一定阈值即为缺陷所在位置的列坐标 （3）计算缺陷区域并显示 使用第一篇构造的滤波器与图像卷积运算 使用gray_projections算子，得到图像的水平灰度投影HorProjection以及垂直灰度投影VertProjection。 HorProjection：从上到下，依次计算图像水平方向上，所有点灰度值的平均值。 VertProjection：从左到右，依次计算图像垂直方向上，所有点灰度值的平均值。 如下图所示，因为折痕所在部分的投影灰度值会与其他部分产生突变，所以，红圈部分即为折痕垂直投影灰度。 ? 完整代码： dev_update_off () read_image (Image1030179715f15e264af3b, 'C:/Users/SWD-AR02/Desktop/10_3017_9715f15e264af3b.png
1.8K10发布于 2019-07-15 - 来自专栏Mysql -- 21世纪最放肆的人
灰度发布
灰度发布浅析 定义 灰度发布就是已一种平滑过渡的方式来发布，通过切换线上新旧版本之间的路由权重，逐步从旧版本切换到新版本；比如要上线新功能，首先只是更新少量的服务节点，通过路由权重，让少部分用户体验新版本 灰度发布 一个系统往往有接入层比如nginx(Openresty)，网关层比如zuul，以及服务层比如各种rpc框架；在这几层都有路由功能，也就是说这几层都可以做灰度；接入层可以使用nginx+lua来实现灰度 ，网关层zuul可以结合ribbon来实现灰度，rpc框架如dubbo本身提供了路由功能可以直接做灰度处理；下面看看具体如何去实现； 接入层灰度 接入层我们这里使用功能更强大的Openresty，然后使用 网关层灰度 网关层已zuul为例，zuul的灰度需要修改ribbon的负载策略，就是根据eureka的metadata进行自定义元数据，然后修改ribbon的策略规则； 准备 测试服务分别准备两台端口分别为 ；已每层比较典型的中间件来介绍具体如何去实现简单的灰度发布；总体来说就是使用中间件的路由功能，动态加载外部自定义的一些路由策略脚本，以此来达到灰度发布的目的。
2.1K30发布于 2020-12-09 - 来自专栏k8s相关实操
Ingress灰度路由策略-基于IP灰度路由
应用背景：应用发布需要基于指定IP进行灰度测试，这个指定的IP段可能是测试机，也可能是某个网段。这些IP地址访问同域名应用自动转发请求到灰度服务。 生产版本部署apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: production namespace: pythonspec: replicas: 3 service" - name: VERSION value: "v1" ports: - containerPort: 5000---# 灰度版本部署 demo track: stable # 精确匹配生产 Pod ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 5000---# 灰度环境 paths: - path: / backend: serviceName: prod-svc servicePort: 80---# 灰度
63710编辑于 2025-03-06 - 来自专栏k8s相关实操
Ingress灰度路由策略-基于Url子路径灰度
应用背景：应用发布需要基于请求url子路径匹配，访问同域名根据url子路径匹配自动转发请求到灰度服务。 levelname)s] %(message)s', level=logging.INFO)logger = logging.getLogger(__name__)# 获取环境变量来判断是生产还是灰度环境 "client_ip": client_ip.split(',')[0], # 处理多级代理情况 "environment": "production" })# 灰度环境路由 暴露端口EXPOSE 5000# 启动应用CMD ["python", "app.py"]三、requirements.txtflask==2.0.3werkzeug==2.0.3四、ingress配置灰度 resourceVersion: '11674145' uid: 141d1304-c3ea-4793-ac17-9b936cfb32ebspec: rules: - host: canary.test3
44100编辑于 2025-03-06 - 来自专栏DDD
游戏灰度发布
快速可以说是互联网的最大特点了，唯快不破，快速响应，快速发布，快速部署，快速上线 但上线，毕竟还是有风险的，怎么能又快速响应，又能降低风险范围呢 前人，现人，后人们都在寻找着银弹 部署方式就进化了有很多次，蓝绿部署、滚动部署、灰度发布 整个游戏的链条上，似乎大家都已经习惯，开发习惯，玩家也习惯 习惯麻痹了一切，没有提出更好的策略，大家都这么玩啊，无所谓啦~ 方案 细思极恐，我们应该，也需要做得更好 灰度发布／金丝雀发布 灰度发布是在原有版本可用的情况下 灰度发布／金丝雀发布由以下几个步骤组成： 准备好部署各个阶段的工件，包括：构建工件，测试脚本，配置文件和部署清单文件。 从负载均衡列表中移除掉“金丝雀”服务器。 在之前的架构图中，稍作修改，在玩家与Gameserver之间增加一层ha-proxy，这样就有了灰度发布的基础 玩家不再直接与game-server直连，而是与ha-proxy 透明性 对玩家来说，发版本就是透明的 ，发版本时，不再需要停机，入口也不需要关闭，7*24玩耍 流量灵活切换 灰度百分比，可以灵活控制，这里面又涉及到路由规则，复杂了，可以先百分百切换 快速迭代 玩家无感，出现bug，可以快速修复，快速上线
2.1K30发布于 2021-03-23 - 来自专栏看那个码农
【Python3+OpenCV】实现图像处理—灰度变换篇
本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的灰度变换： 灰度化处理，二值化处理，伽马变换，对数变换，反向变换 ? 电脑环境准备 Python版本： Python3.7 ? 本文提供的灰度化处理有两种方法（灰度化处理不止这两种） 方法1：直接将原图读成灰度图像 img1=cv2.imread('girl.png',0) 方法2：将原图进行灰度化处理 #灰度化处理2：gray No.3 灰度图像的伽马变换 Opencv中的伽马变换是用来图像增强，提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足 =img.shape[0] cols=img.shape[1] for i in range(rows): for j in range(cols): gamma[i][j]=3* img.shape[0] cols=img.shape[1] for i in range(rows): for j in range(cols): logc[i][j] = 3
6.8K10发布于 2020-04-26 - 来自专栏祥的专栏
图像灰度均衡化和灰度直方图(Matlab实现)
函数： 灰度均值化函数： histeq 直方图显示函数： imhist 代码实现 clear all; clc; %------------------------------------------- ----------------- %灰度均衡化，并显示图像的情况 %------------------------------------------------------------ %读进图像 filename == 0 return; end Image = imread([pathname, filename]); [m, n, z] = size(Image); %转换为灰度图 (Image); title('(a)'); subplot(2,3, [2 3]) imhist(Image); title('(b)'); subplot(2,3, 4); imshow(eqImage); title('(c)'); subplot(2,3, [5 6]); imhist(eqImage); title('(d)'); 效果展示
2K20发布于 2020-03-10 - 来自专栏逍遥剑客的游戏开发
灰度图像增强
1. 3x3 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 这个模板很明显，就是把当前像素的值用周围的像素值的平均值代替，产生模糊效果 // 模糊处理 void ImageProcess void ImageProcess::SharpImage(CImage* srcImage,CImage* outImage, int sharpType) { int Laplacian[3] 0 : b; //写回图像 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 3.基本的灰度变换
1.6K90发布于 2018-05-21 - 来自专栏zaking's
一、灰度发布
这种实现原理主要根据用户请求中的 Cookie 是否存在灰度标示 Cookie去判断是否为灰度用户，再决定是否返回灰度版本服务 nginx.ingress.kubernetes.io/canary：可选值为 代表是否开启灰度功能 nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-cookie：灰度发布 cookie 的 key。当 key 值等于 always 时，灰度触发生效。 基于header切分流量 基于 Header 切分流量，这种实现原理主要根据用户请求中的 header 是否存在灰度标示 header去判断是否为灰度用户，再决定是否返回灰度版本服务。 如果值为 0，则表示不会走灰度。值越大命中概率越大。当值 = 100 时，代表全走灰度。 periodSeconds: 3 然后，运行并查看状态： kubectl apply -f .
2K20编辑于 2022-05-10 - 来自专栏iTesting
关于灰度发布
所以感觉应该算是一种通用系统吧~ 为什么要有灰度发布系统？ 两者还是有一些区别的，小流量上线一般做的是系统的彻底升级，和灰度发布不一样。也即是前面提到的，灰度发布期间，线上的系统两套代码在同一台新发布的机器上也同时存在。 实际上比较重要的业务系统都会做灰度发布，根据效果来决定之后是继续扩大灰度范围，还是进行回滚。而不是粗暴地进行升级。当然了，很多公司其实不是那么在乎这些事情。 继续来说互联网公司的灰度发布系统。 一般的灰度发布都会有一些策略，其实就是分类/桶策略。 例如家喻户晓的md5或者sha1： 15810321343 md5=> 05eadde36e5e5c3a00015a8f07d98d6b sha1=> 7962e1ba260de074ef895af44c62ad353ee36c2c
2.5K30发布于 2019-11-01 - 来自专栏Linyb极客之路
灰度发布方案
一、灰度发布定义 灰度发布（又名金丝雀发布）是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。 灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。 ? 二、实现思路方向 1、在代码中做。 第三是dubbo的灰度，项目中如果使用dubbo，有可能会需要dubbo服务的灰度实现。 例：略 四、dubbo灰度方案说明 Dubbo架构 ? Dubbo服务调用过程 ? demo逻辑：目标服务的端口和灰度服务端口的一致，并且请求方法的第一个参数类型是Long(userId)并且是灰度用户，则判断为灰度服务，否则按照默认随机调用其余非灰度服务 ?
12.4K41发布于 2018-08-06 - 来自专栏玖叁叁
StatefulSet灰度发布
下面是一个基于StatefulSet的灰度发布示例：假设我们有一个名为web的StatefulSet，它有3个副本，使用的是RollingUpdate更新策略，版本号为v1，现在我们想要发布新版本的应用程序 ，并使用灰度发布策略。 的副本数量设置为2，将新版本Pod的副本数量设置为1：：apiVersion: apps/v1kind: StatefulSetmetadata: name: webspec: replicas: 3 当我们想要进行灰度发布时，我们可以通过 StatefulSet 的 RollingUpdate 更新策略来实现。 命令来增加新版本的 Pod 数量，比如：kubectl scale statefulset web --replicas=4这将在集群中创建一个新的 Pod，这个 Pod 将被分配一个新的编号，也就是“web-3”
1.3K10编辑于 2023-04-30 - 来自专栏逍遥剑客的游戏开发
灰度图像增强
先看基于模板的 1. 3x3 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 这个模板很明显，就是把当前像素的值用周围的像素值的平均值代替，产生模糊效果 ? int Laplacian[3][9] = ? ? ...{ ? ? ...{0,-1,0,-1,4,-1,0,-1,0}, ? ? } 3.基本的灰度变换 这应该是最简单的变换了，s=f(x,y)，s为处理后的像素颜色值，而f(x,y)是什么函数，就决定了处理效果 如： 图像反转：s=L-1-r，常用于医学上的透视图的处理 对数变换
1.2K30发布于 2019-02-20
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