灰度怎麼計算eth

㈠ 整幅圖像的平均灰度怎麼算

灰度值=R*0.3+G*0.59+B*0.11
這個RGB模式下的轉換公式，其中的R、G、B
三種專色通道
每一種的沖山顏色數據范圍都是2^8(0-255)
也就是色階的范圍，用三個數代進上式算就是整副圖像的灰度值！
呵呵，有問題友判租可以網路HI我，希望我的回答對你有所幫助
補充一下,這個問題其實很復雜的,還要根據顏色配置來算，有興趣可以到網上找一下「RGB轉化為灰度好兆模式」的帖子看看

㈡ 怎麼計算灰度

灰度使用黑色調表示物體,即用黑色為基準色，不同的飽和度的黑色來顯示圖像，每個灰度對象都具有從白色到灰度條黑色的亮度值，使用黑白或灰度掃描儀生成的圖像通常以灰度顯示，使用灰度還可將彩色圖稿轉換為高質塵李量黑白圖稿。在這種情況下，AdobeIllustrator放棄原始圖稿中的所有顏色信息；轉換對象的灰色級別表示原始對象的亮度。將灰度對沒漏象轉換為RGB時，每個對象的顏色值代表對象之前的灰度值，也可以將灰度枯兄爛對象轉換為CMYK對象。

㈢ 灰度形態學基本運算

與 二值形態學 相對應另一種形態學運算是灰度形態學。灰度形態學與二值形態學相比，不僅在圖像本身的空間尺寸上有一個變化，而且圖像本身的灰度值也會發上變化。

灰度形態學膨脹，在數學上的定義，可以用如下公式表示：

其中， 表示原始圖像，而 表示對原始圖像進行膨脹運算的結構化要素，為了與二值化膨脹的運算符號加以區別，我們用 表示灰度形態學膨脹運算。

根據公式，對灰度形態學可以簡單理解為，對於原始圖像F中 坐標的灰度值，分別向右移動 個單位，再加結構化元素 的值，再取其求得的最大值。

為了更加直觀地了解灰度膨脹的運算過程，假設有一個一維的灰度分布列表和一個一維的結構化要素，其膨脹運算的過程可以如下圖所示：

如上圖所示，以 作為原點坐標，根據結構化元素的分布，先將原始圖像 向左移動一個單位，每個灰度值再減3，記作 ，空位用 * 代替，再將原始圖像向右移動一個單位，同樣每個灰度值減去3，記作 ，余位用 * 補齊,最後，每一列再求取最大值，得到最後的結果，即是對原始圖像 以結構化要素 進行灰度膨脹後的結果。可以看出，原始圖像不僅在灰度值上發生了變化，而且空間尺寸變得更大。

灰度膨脹的另一個例子如下圖所示，

一些灰度膨脹運算的結果如下圖所示：

觀察以上灰度膨脹效果圖，可以看出灰度膨脹具有如下效果：

灰度腐蝕的運算，在數學上的定義，如下公式所示：

與灰度膨脹類似，灰度腐蝕的運算可以描述為將原始圖像的像素點移動 個單位，再減去結構化元素 在坐標 處的值，求取集合中的最小值。灰度腐蝕的顯著效果是不僅可以使得圖像的尺寸變小，其灰度值也會變小。可以將灰度腐蝕的過程想像成一個雪人受到陽光照射而逐漸溶化的過程。

同樣，為了更加深刻地理解灰度腐蝕的基本原理，與灰度膨脹一樣，以一個簡單的一維數據為例，介紹灰度腐蝕的計算過程，如下圖所示：

更多的示例如下所示：

灰度腐蝕的效果圖如下所示：

灰度腐蝕的效果，與灰度膨脹來對比，呈現出相反的特徵，具體特徵如下：

灰度岩宴形態學的腐蝕運算跟二值形態學的開運算一樣，也是利用結構化元素，先對原始灰度圖像進行腐蝕後，再進行膨脹的運算，用數學公式表述這個過程如下所示：

灰度開運算能夠保留灰度圖像中特定的強度的同時，削弱圖像中的某種強度，如下圖所示，用一個一維數據為例，將灰度開運算的過程當作一個用結構化元素從下往上 fit 原始數據的過程，圖像中的一些 尖峰 無法 fit ,將會被抹去，從而得到削弱圖像強度的效果。

灰度開運算的過程，如下圖所示，可以看出，對原始圖像進行灰度開運算後，原始圖像的尺寸並沒有發生改變，只是一些早兆灰度值變小了。

如下圖所示，是一個灰度開運算效果的具體實例，如紅框所標的部分，通過灰度開運算，灰度圖像中一些被暗色（黑）包圍的較小的亮色（白）通過開運算杯抹去，而藍框表示出的一些較大的亮色粗睜銀區域卻被保留了下來。

如下圖所示，是灰度開運算的另一個例子，可以看出，結構化元素的尺寸越大，灰度圖像中被抹去的亮色區域也越大。

綜合以上兩個實例，可以看出，灰度開運算具有如下特點：

灰度閉運算的數學公式表述如下：

從數學公式的形式上，可以看出來，灰度閉運算與二值閉運算的計算過程非常相似，其基本的形態學運算灰度膨脹和腐蝕運算。與二值閉運算相比，灰度閉運算不改變圖像本身的大小，而是會改變圖像的灰度值。

為了更加形象的說明灰度閉運算的原理，以一個一維數據為例，如下圖所示，可以將灰度閉運算看作是利用結構化元素對一副圖像個上往下 fit 的過程， fit 的過程中，會進入一些「死區」（尺寸小於結化元素的區域），則「死區」數據會被填埋。

以數學計算的方式理解，灰度閉運算，其計算過程如下圖所示：

可以看到灰度閉運算，並不會改變圖像本身的尺寸，而是會對增加圖像的像素值，也就是，灰度閉運算會使得圖像變得更亮。

觀察以下圖片，可以看出灰度閉運算的效果，使得圖片中被紅色邊框所標示的尺寸較小的亮色區域（像素值較大）的部分尺寸增加，而藍色方框標示出的較大的亮色區域並未發生改變。

觀察以下圖片，可以看出，當灰度閉運算的結構化元素尺寸越大，所造成，原始灰度圖像中被填埋的區域面積也越大。

通過以上分析，灰度閉運算具有如下效果：

最後，以一條曲線為例，比較四種灰度形態學演算法的異同

㈣ 灰度持倉總規模是多少

據官方推特消息，截至美東時間3月31日，灰度資產管理總規模達456億美元。比特幣信託基金（GBTC）交易價格為每份50.04美元，較前一日下跌1.53%；以太坊信託基金（ETHE）交易價格為每份17.89美元，較前一日上漲3.29%。

btc——總計持有：654601btc，24H持倉變化: -34.6185btc，灰度持倉佔比: 3.12%

ltc——總計持有：1503826ltc，24H持倉變化: -102.9870ltc，灰度持倉佔比: 1.79%

eth——總計持有：3173756eth，24H持倉變化: -217.1109eth，灰度持倉佔比: 2.75%

bch——總計持有：294170bch，24H持倉變化: -20.3364bch，灰度持倉佔比: 1.40%

etc——總計持有：12433791etc，24H持倉變化: -1021.9672etc，灰度持倉佔比: 5.90%

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