滑稽研究所
在HSV色彩空间下检测颜色哈喽，大家好呀，我是滑稽君。还记得上一期我们提到的颜色检测的方法吗？本期我们就来详细的聊一聊如何利用opencv进行颜色检测。 视频讲解：下图为HSV的色调盘。我们知道H代表色调，S代表饱和度，V代表明度。那么当我们选取一个主色调如黄色，则S和V对应的关系如下图。可以理解为在Hue一定的情况下，饱和度减小，就是往光谱色中添加白色，光谱色所占的比
用Opencv之颜色识别1.以下是我的基本流程：读入图像图像转成HSV高斯滤波筛选需要识别的颜色腐蚀操作找出轮廓画出轮廓接下来是我的总代码：import cv2
import numpy as np
import re
#颜色RBG取值
color = {
"blue": {"color_lower": np.array([100, 43, 46]), "color_upper": np
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2023-08-19 23:56:19
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学习目标：利用python+opencv对某颜色范围进行识别准备工作： 1、 Pycharm 开发环境 2、 Python 3.8.3 3、 opencv4 HSV基本颜色分量范围程序说明：其目标是为了检测颜色为黄色的物体，然后对其质心和轮廓标注出来。 检测图像为下方（程序比较简单，主要流程为： Videocapture获取图像 --> set重置图像大小提高程序速度 --> cv
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2023-07-31 17:41:14
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邀请朋友在公众号上分享了一篇云台摄像头跟踪的教程。看了教程，跟着做了摄像头部分的功能，发现说的比较简洁，来具体分析一下。 这个颜色检测是在HSV颜色空间下进行的。首先把红色跟踪过程封装成函数，单独建个color_trace.py文件，代码如下：1 import cv2
2 import numpy as np
3 import imutils
4
5 def color_trac
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2023-07-16 19:13:08
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要用Python的OpenCV实现一个摄像头识别物料颜色，并将物料信息发送给树莓派，可以按照以下步骤进行：安装OpenCV和NumPy库 在命令行中输入以下命令安装OpenCV和NumPy库：pip install opencv-python numpy连接摄像头 将摄像头连接到电脑或树莓派，并确保能够使用OpenCV库访问它。采集图像并识别颜色 使用OpenCV库获取摄像头的图像，然后使用颜色识
一、Opencv颜色识别步骤：调用手机摄像头Opencv颜色处理存储色块图像和位置信息接下来主要介绍opencv颜色处理过程二、 Opencv图像处理思路创建滑动条：用来调节阈值，识别出不同颜色。颜色空间转换：将RGB转换为HSV模型，于是可以通过不同颜色的HSV的阈值不同来识别出该种颜色。Opencv中使用cvtcolor()可实现。一般彩色图像都是RGB颜色空间，而HSV色彩空间模型是一种在人
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2023-07-25 23:38:40
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看效果 下面源代码Object.h
#pragma once
#include <string>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace std;
using namespace cv;
class Object
{
public:
Object();
~Object(void);
一、图像原理1.1 三原色RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间，因为它的细节难以进行数字化的调整。它将色调，亮度，饱和度三个量放在一起表示，很难分开。它是最通用的面向硬件的彩色模型。该模型用于彩色监视器和一大类彩色视频摄像。RGB颜色空间 基于颜色的加法混色原理，从黑色不断叠加Red，Green，Blue的颜色，最终可以得到白色。
前置内容 RGB色彩空间是常见的色彩的空间,其他还有GRAY色彩空间、HSV色彩空间等等,它们都可以从不同的角度进行理解颜色。类比于数字10,它可以表示为二进制、八进制或者十六进制,以不同的规则来表示,都没有错误,但各个进制的计算必须按照各个进制的规则来执行,色彩空间同样如此,各个色彩空间之间可以相互转换,类比不同进制之间也可以进行转换。色彩空间基础GRAY色彩空间当图像从RGB色彩空间
彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
最近开始接触图像处理，接到的首个任务就是将实验室用颜色标记好的数据再在原图上按不同颜色框出来，以在模型预测阶段检查预测效果。下面使用一张摇滚乐队Halestrom的图片进行说明。首先，我拿到的原图如下图所示： 图1
我们将原始图片按照人、地板、墙三种元素进行标记，得到下图： 图2
将上述两张图片输入我们的模型，那么模型能够做到给出一张新的图片它就能够输出一张按颜色分
彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于
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2023-01-05 11:52:53
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1. 导语在之前的某个教程里，我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam（树莓派的相机）。这次，我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体，像下边的动图里那样：尽管这是我第一次使用OpenCV，但我必须承认，我已经爱上了这个“开源计算机视觉库”。OpenCV对学术用途和商业用途都免费。它有C++、C、Python和Java的接口，并且支持Windows、Lin
颜色识别 文章目录颜色识别前言一、颜色识别是什么？二、图像处理中对颜色的转换三、HSV的相关函数和应用流程步骤展示实例操作总结 前言这段时间一直在弄有关机器视觉识别的问题，在比赛中用到了很多关于颜色识别的视觉算法，感觉在开始工作之前还是需要先复习一下颜色识别的相关知识，帮助自己扩展一下优化算法的思维。一个关于HSV相关应用的文章一、颜色识别是什么？顾名思义，就是使用摄像头实时识别出画面对应的颜色区
HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。 在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。图片来自： 函数学习1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb) 作用：官方解释
1.1彩色空间颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉，它具有色调、饱和度和亮度三个特性。物体的颜色不仅取决于物体本身，还与光源、周围环境的颜色，以及观察者的视觉系统有关1.1.1颜色的基本特性1.光与颜色从根本上讲，光是人的视觉系统能够感知到的电磁波，其波长在380nm--780nm之间，正是这些电磁波使人产生了红、黄、蓝等颜色的感觉。光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ，其中λ是
【OpenCV】一种基于二维码色块的视觉分割及识别算法算法背景算法需求算法实现读入图片并预剪裁将读入图片剪裁为九份遍历切割图像并识别爆炸显示图片切割结果结语 算法背景在智能制造中，二维码、条形码的应用十分广泛，其可以应用于拆零拣选、混合码垛、仓储等多个场合，均要求摄像头对于二维码信息的精确捕捉。现提出一个在典型视觉工站下，多个二维码色块的视觉分割与识别算法。算法需求图片样例如下算法需求：将含二维
什么是轮廓？ 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。谈起轮廓不免想到边缘，它们确实很像。简单的说，轮廓是连续的，边缘并不全都连续（下图）。其实边缘主要是作为图像的特征使用，比如可以用边缘特征可以区分脸和手，而轮廓主要用来分析物体的形态，比如物体的周长和面积等，可以说边缘包括轮廓。为了准确，要使用二值化图像
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2023-09-17 17:31:53
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OPenCV4-颜色识别（一）调色板和简单的颜色识别使用 OPenCV4 做颜色识别十分简单。本文章使用 python 语言来实现一个调色板和简单的颜色识别。1.调色板绘制一个调色板对颜色识别非常有用，当然你也可以使用 PS 等软件自带的调色板，那样会有更好的效果。调色板的实现原理十分简单，就是通过滑动栏来选择不同的数值，来改变图像画布的颜色。因为在颜色识别中多使用 HSV 颜色空间作为识别阈值判
所谓的颜色空间是指，针对一个给定的颜色，我们如何组合颜色元素以对其编码。即把颜色分成几个基元素，通过组合基元素可以产生所有的颜色。RGB是最常用的一种颜色空间，因为它的原理和我们人眼的内部构成颜色的方式相同，通过基色 R（红色），G（绿色），B（蓝色），有时候还会有表示颜色透明度的（A）。HSV由一个圆锥组成，下顶点为黑色，上顶圆的中心点为白色。 H：色调，用角度度量，取值范围为0°～360°，从
