怎样用matlab将一幅图像转化为灰度图像

在matlab软件中利用灰度命令即可将一幅图像转化为灰度图像，具体 *** 作请参照以下步骤，演示软件为matlab2012b。

1、首先在电脑上打开matlab程序，然后输入指令【 clear； clc；】，进行清屏。

2、然后将准备好的图片复制到matlab的工作目录中。

3、在主界面输入指令【data=imread('此悄宴文件夹图标.bmp')】，将图片转换成数森银据。

4、然后双击工作空间中的data，就可以看到图片数据的具体信息。

5、 输入指令【imshow(data)】，可以看到，data数据运州表示的图片。

6、输入指令【 gdata=rgb2gray(data)】，就可以获得一个灰度后的矩阵。

7、 双击右侧的工作空间的gdata，就可以看数据的具体信息了。

8、然后输入指令【imshow(gdata)】，就可以看到灰度化后的图片。

1.

python中对图像进行处理和数学计算需要导入以下几个库,代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importnumpyasnp

2.

获取图像并以RGB格式读取,图像的通道顺位BGR,示例消前如下迅皮: img=cv2.imread('img.path.jpg')# 括号内的参数需要换成图拿昌清片的路径

3.

使用uint8的数据格式并以RBG顺序将图片显示出来,代码如下 plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(cv2.cvtColor(img.astype(np.uint8), cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show()

4.

图片显示出来后就可以将图像的灰度进行计算处理,并对图片进行灰度的

1、打开Image J软件。

2、导入WB条带图片：File→Open→找到WB条带。

3、把图片转化成灰度图片：Image→Type→8-bit。

4、消除图片背景的影响：Process→Subtract Background，在d出的对话框中，填上50基本就可以了，并勾上Lightbackground，点击OK。此时图片背景会变白一些。

5、设置定量参数：Analyze→Set Measurements。在d出的对话框中勾选Area、Mean grayvalue、Min&max gray value、Integrated density。

6、设置单位：Analyze→Set Scale。在d出的对话框“Unit of length”后面填上“pixels”，其他的不用改动。

7、把WB图片转换成亮带：Edit → Invert。

8、选择菜单栏下的不规则圆形工具，将圆圈手动拉倒第一条带，并尽量将条带都圈起来。

9、点击菜单栏Analyze下拉出现的measurement，即可d出你选定区域的灰度统计值。也可以点击快捷键（英文状态下的键盘瞎薯m）。扒神升

10、手动移动不规则圆圈至下一条条带，重复8、9步骤，直至所有条带都被测量。

11、当测定完所有条带，选结果中的“Edit”的“Select All”，然后复制数据“IntDen”到Excel表即可进行分析。也可以直接在Results对话框中，选择File → Saveas，直接导出excel表格。

12、在excel表格中将目的蛋白的灰度值除以春老内参蛋白的灰度值，进行归一化处理。

13、在GraphpadPrism软件中作柱状图。

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