灰度图

前言 阿里巴巴集团内部有不少故障是因为发布直接或间接引起。因此提升发布的质量，减少错误的发生，是有效减少线上故障的一个关键环节。 为什么大部分的故障和发布相关？因为发布是整个功能更新到线上的最后一个环节，一些研发过程中累计的问题，在最后发布环节才会触发。同时发布本身也是一个复杂的过程，在发布过程中，往往容易出现一些错误操作或者遗漏关键操作。 日常发布中，我们常常会有如下一些错误的想法： 这次改动的内容比较小，而且上线要求比较急，就不需要测试直接发布上线好了 发布不需要走灰度流程，快速发布上线即可 灰度发布没有什么用，就是一个流程而已，发布完就直接发布线上，不用等待观察 虽然灰度发布很重要，但是灰度环境很难搭建，耗时耗力优先级并不高 这些想法都可能让我们进行一次错误的发布。 阿里巴巴内部有安全生产三板斧概念: 可灰度、可观测、可回滚。所有研发同学必须要掌握发布系统的灰度、观测和回滚功能如何使用。 今天我们来聊聊灰度发布。 灰度发布策略 灰度发布是发布整个过程中一个非常重要的环境。目前灰度发布策略有这几种: 蓝绿发布(Blue-Green Deployment) 通过部署两套环境来解决新老版本的发布问题。如果新版本(New Version)发生问题要进行回滚的时候，直接通过切流将流量全部切到老版本(Old Version)上。 优点：升级切换和回退比发布回滚迅速 缺点：成本较高

　　Gray灰度图像：即我们常说的黑白图像，由黑到白的灰阶为 0- 255（8bit）。 　　本博客整理一下 RGB 分量实现 Gray 灰度效果的实验，这个实验非常的简单，简单到看到代码就感觉非常无语...... 一、RGB分量转Gray灰度的原理 　　RGB格式即一个像素由R、G、B三基色构成，例如 RGB565 格式的像素排列为R[4:0]、G[5:0]、B[4:0]，RGB三个分量的数值不同，最后合成的像素颜色则不同。 　　RGB分量转Gray灰度即只挑取 R 或 G 或 B 的 1 个分量，剩下的 2 个分量丢弃，其位置由挑取的分量来替代。 二、MATLAB 　　此次实验选择了一张 RGB 分量明显的图片，先从 MATLAB 软件中查看效果如何。代码如下所示： clc; clear all; RGB = imread('flower.bmp'); %读取图像 R_gray = RGB(1:end,1:end,1); %提取R分量后的灰度图 G_gray = RGB(1:end,1:end,2); %提取R分量后的灰度图 B_gray = RGB(1:end,1:end,3); %提取R分量后的灰度图 subplot(2,2,1);imshow(RGB); title('原图'); subplot(2,2,2);imshow(R_gray);title('R分量灰度图');

MATLAB（第八讲） 灰度图的腐蚀与膨胀 灰度图的腐蚀 用结构元素的中心点，从左到右从上到下，依次扫描灰度图的像素点，图片上该像素点的值取为结构元素所覆盖区域中像素点的 最小值 ，扫描一遍后会得到一张新图，就是原图的腐蚀图。 用该结构元素： 对下面矩阵进行腐蚀 对第一个像素点的腐蚀操作如下： 当移动到中间某像素点时腐蚀操作如下： 灰度图的膨胀 用结构元素的中心点，依次扫描灰度图的每个像素点，图片上该像素点的值取为结构元素覆盖的所有像素点中的 最大值 ，扫描一遍后会得到一张新图，就是原图的膨胀图。 用该结构元素： 对下面矩阵进行膨胀 对第一个像素点的膨胀操作如下： 扫描到中间某像素点时的膨胀操作为： 顶帽操作 顶帽操作的效果等同于 原图-开运算 ，即原图减去开运算的图像。顶帽用来对灰度图进行操作。函数为： tophat = imtophat( g , se ); (= g - g_open ; ) 顶帽操作通常用来去除背景。 底帽操作 底帽操作的效果等同于 原图-闭运算 ，即原图减去闭运算的图像。底帽用来对灰度图进行操作。函数为： bothat = imbothat( g , se ); (= g - g_close ; ) 注：顶帽和底帽操作都是对于灰度图的操作。 顶帽和底帽的应用 对下图进行顶帽和底帽操作，查看效果。 步骤： 首先将图片转为灰度图

MATLAB（第七讲） 形态学处理应用 找出图中的文字 效果 思路 利用腐蚀膨胀和图像重建，在文字所在地方利用重建，找出文字 步骤 先把图像转换为灰度图 再把图像转换为二值图 观察灰度图，发现灰色部分较多，而字的白色较明显，可以利用imbinarize的参数，将偏灰的一些元素变为黑色，将特别白的地方转化为白色。 对 imbinarize 函数的使用具体见第四讲。 代码： clear,clc,close all; f=imread('ws.jpg'); g=rgb2gray(f); imshow(g); bw_just=imbinarize(g,0.99); %将大于灰度图取值的0.99的部分转换为白色，小于的转换为黑色 figure,imshow(bw_just); 去除多余的小对象 通过观察可以看到，在字的旁边有很多杂乱的小对象，可以用 bwareaopen 去除。 新增代码为： bw_ao=bwareaopen(bw_just,100); %去除大小小于100的对象 figure,imshow(bw_ao); 利用默认参数将原图转换为二值图 本例的目的为得到中间的几个字，上一步所处理得到的图像为字的一部分，自然可以想到利用在原图的重建，得到字体，因此先将原图转换为二值图，便可得到清晰的四个字，如下所示： 新增代码为： b=imbinarize(g,0.5); figure

#如果dir对应的是灰度图 m1 = cv2.imread(dir,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) m2 = cv2.imread(dir) #如果不设置灰度图读入的话，m2则默认RGB读入，复制三个完全相同的通道得到最终的图片 #m1可以得到正常的灰度图 #如果dir对应的是彩色图，直接imread即可 生成BGR通道的彩色图像 print('yes') 来源： CSDN 作者： 文鸿wow 链接： https://blog.csdn.net/qq_34430032/article/details/103567986

原文地址： https://blog.csdn.net/maxmao1024/article/details/84305609 一、灰度发布 1. 简介 灰度发布，是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。 通过不同策略对用户进行分流，不同的用户组使用不同的应用版本。 2. 优点 互联网服务变动频繁，发布周期短。速度与质量总是难以双全。灰度发布有以下优点： 降低发布风险，减少影响范围 可以灰度测试帐号，降低测试依赖，减少线下自测的数据构造成本 方便回滚 3. 缺点 开发、测试和部署的成本较高 数据存储层需要兼容 二、AB Test 1. 简介 AB test 是一种灰度方式，通常差异度较小，侧重于从多种方案中选择最优方案。 简单来说，就是为同一个目标制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，另一部分用户使用 B 方案，记录下用户的使用情况，看哪个方案更符。 一般来说，每个设计方案应该大体上是相同的，只是某一个地方有所不同，比如某处排版、文案、图片、颜色等。然后对不同的用户展示不同的方案。 2. 优缺点 优点：避免选择分歧和反复试错，优化决策，最终方案有数据支持 缺点：开发和测试周期增加，多套方案出现问题的可能性更高 3. 核心思想 多方案并行测试 同一个用户（一般通过cookie控制）展现同一版本 以某种规则优胜劣汰。 4. 实现步骤 定义策略：确定分流的目的

除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。 什么叫灰度图？任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度： 1.浮点算法：Gray=R 0.3+G 0.59+B 0.11 2.整数方法：Gray=(R 30+G 59+B 11)/100 3.移位方法：Gray =(R 76+G 151+B*28)>>8; 4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3; 5.仅取绿色：Gray=G； 通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了 来源： CSDN 作者： 理想丶 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43838785/article/details/103463917

问题一：我图片读入是tensor类型的，但是我要变成nadrry类型或者用im.show显示（im.show显示所用到的就是nadrry类型） for image, label, filename in loader: sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) img = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) img_numpy = img.numpy()[0] plt.imshow(img_numpy) # 显示图片 # plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() b = img_numpy.shape print(filename) print(b) 首先，在神经网络中，图像被表示成 [c, h, w] 格式或者 [n, c, h, w] 格式。 im.show显示的shape为[n,h,w,c]，而我们直接读取文件格式是[n,c,h,w]，为了转成[n,h,w,c]形式，我采用 img = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) 问题二：[n,h,w,c]为啥im.show显示不出来 im.show显示的图片格式为[h,w,c]，没有通道n,所以我将n通道去除： img_numpy = img.numpy(

转自： https://www.cnblogs.com/gucheng/p/10152889.html 准备第三方库 glew、freeglut、glm、opencv 准备一张灰度图 最终效果 代码如下 代码包括主程序源文件mainApp.cpp、顶点着色器shader.vs、片元着色器shader.fs mainApp.cpp #include <stdio.h> #include <string.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <GL/glew.h> #include <GL/freeglut.h> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <glm/glm.hpp> #include <glm/gtc/matrix_transform.hpp> using namespace std; using namespace cv; using namespace glm; //shader文件 const char* vsShaderName = "shader.vs";/

转自： https://www.cnblogs.com/gucheng/p/10116857.html 新建ue c++工程。 在Build.cs中添加"ProceduralMeshComponent"模块。 在 uproject中添加"ProceduralMeshComponent"模块。 创建材质，传入grass贴图 导入灰度图资源 创建继承自Actor的类 ATerrainCreateActor，并创建蓝图类对象 将蓝图对象拖入场景，设置其灰度贴图参数、Z值缩放比例参数、材质参数 最终效果 ATerrainCreateActor类代码如下 头文件 #pragma once #include "CoreMinimal.h" #include "GameFramework/Actor.h" #include "ProceduralMeshComponent.h" #include "TerrainCreateActor.generated.h" UCLASS() class UETERRAIN_API ATerrainCreateActor : public AActor { GENERATED_BODY() public: ATerrainCreateActor(); private: UPROPERTY(VisibleAnywhere)