为了更好的观察一些图像材料的特征，有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行分别显示和调整。通过OpenCV的split和merge方法可以很方便的达到目的。一、分离颜色通道1、split函数详解 将一个多通道数组分离成几个单通道数组。ps：这里的array按语境译为数组或者阵列。这个split函数的C++版本有两个原型，他们分别是：1 C++: void split(const Mat&
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2024-06-19 17:46:04
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在本教程中，我们将学习Computer Vision中使用的流行色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。 1975年，匈牙利专利HU170062引入了一种难题，在43,252,003,274,489,856,000（43亿亿）种可能性中，只有一种正确的解决方案。到2009年1月，这项被称为“魔方”的发明席卷全球，销量超过3.5亿。 因此，有位同学又建立基于计
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2024-04-07 20:50:53
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机器视觉之OpenCV教程图像容器Mat类基础一（二）
一、Mat像素点的存储方法色彩空间是指我们通过组合颜色分量来对各种颜色编码 灰度图像： 从黑到白 ，逐渐过渡 ， 划分成若干灰度级别彩色图像RGB模型： rgb是最常用的颜色模型 ， 人类就是这样感知 光线的 ， 在OpenCV中通道顺序是（blue 、 green 、 red）。彩色图像HSV和 HLS模型：是更贴近自然的颜色模
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2024-03-25 20:19:45
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1.视频读取首先把视频读取进来，因为我测试的视频是4k的所以我用resize调整了一下视频的分辨大小cap = cv2.VideoCapture('video/小路口.mp4')
while True:
ret,frame = cap.read()
if ret == False:
break
frame = cv2.resize(frame,(1920,1
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2023-08-23 15:46:19
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公式如下：
//数字RGB与YCbCr颜色空间转换的精度
//在这两个公式中RGB和YCbCr各分量的值的范围均为0-255。
// RGB转换为YCbCr
// 这个公式来自：Genesis Microchip. gm6010/gm6015 Programming Guide[M]. California US: Genesis Mi
原创
2023-10-20 11:17:09
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# 实现Python OpenCV颜色表
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Python中使用OpenCV实现颜色表。这是一个适合刚入行的小白学习的基础操作，通过本文，你将掌握如何使用OpenCV来处理图像中的颜色信息。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下整个实现颜色表的流程。下面是一个表格展示了需要完成的步骤。
```mermaid
gantt
titl
原创
2024-04-24 06:33:43
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YCrCb
YCrCb在视频压缩和一些数字图像处理中使用得比较多，是一种基于人眼感知的颜色空间。 在OpenCV中，从RGB空间转换到YCrCb空间的公式如下： 注意从RGB到YcrCb的公式并不是唯一的， // Y = 0.2990R + 0.5870G + 0.1140B /
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2024-02-26 18:28:50
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色彩空间类型1、GRAY色彩空间 GRAY(灰度图像)通常指8位灰度图像，其具有256个灰度值，像素值的范围是[0,255]。 当像素由RGB色彩空间转换为GRAY色彩空间时，其处理方式如下： 当图像由GRAY色彩空间转换为色彩空间时，最终所有通道的值都将是相同的，其处理方式如下： R = GRAY , G = GRAY ,B= GRAY2、XYZ色彩空间 XYZ色彩空间是一种便于计算的色彩空间，
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2024-05-25 23:15:12
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则是在世界数字组织视频标准研制过程中作为ITU - R BT1601 建议的一部分, 其实是YUV经过缩放和偏移的翻版。其中Y与YUV 中的Y含义一致, Cb , Cr 同样都指色...
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2014-12-19 14:29:00
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Opencv提供了不同颜色模型之间转换的函数cvtColor，可以很容易的将一种颜色模型转换为另一种颜色模型。原型CV_EXPORTS_W void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );功能：转换一种颜色空间到另一种颜色空间。在转换RGB颜色空间的情况下，通道的顺序应该被明确指定 (RGB 或 B
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2024-07-25 10:32:30
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文章目录1、色彩空间的介绍1.1、什么是色彩空间1.2、常见的色彩空间1.2.1、RGB1.2.2、HSV1.2.3、HSI1.2.4、YCrCb1.2.5、YUV1.3、相应的API2、色彩空间的应用2.1、颜色的提取完整代码 1、色彩空间的介绍1.1、什么是色彩空间所谓色彩空间，又称“色域”，即一定的色彩范围，这是一种色彩模型。sRGB、AdobeRGB、ProPhotoRGB、CMYK等都
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2024-04-06 16:33:38
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使用OpenCV基于特定的色彩范围进行图像分割操作
一、遍历图像实现色彩掩码本节我们实现这样一个算法，我们指定某种颜色和一个阈值，根据输入图片生成一张掩码，标记符合的像素（和指定颜色的差异在阈值容忍内）。源代码如下，我们使用一个class完成这个目标，其指定了两种构建函数，并通过逐像素扫描的形式生成掩码（process成员函数）。另外，本class做了仿
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2024-06-12 05:39:04
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OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换 目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.1 侵蚀与膨胀3.2 开运算与闭运算3.3 顶帽与黑帽3.4 结构元素 1. 图像阈值关于图像阈值主要涉及到两个函
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2024-07-20 17:10:40
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在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C ++和Python分享演示代码。 RGB色彩空间 RGB颜色空间具有以下属性 1. 它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。 2. 三个通道通过照射到表面的光量相关联。 让我们将这两个图像分成R，G和B分量并观察它们以更深入地了解色彩空间。 图1：RGB颜色空间的不同通道：蓝（B
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2024-04-29 12:57:28
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前言还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路里面用到了距离变换，连通区域计算，还是归一化等一些API，比较烦所，其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作，需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开，上一章中我们学习了In
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2024-02-26 16:55:55
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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
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2024-03-19 09:11:46
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1 图像色彩空间转换常见的色彩空间有HSV、RGB和YCrCb三种： RGB的色彩空间是设备独立的，不受设备不同的影响，取值范围在0-255。HSV色彩空间对计算机友好，H取值0-180，SV取值0-255。YCrCb色彩空间，Y表示信息，CrCb可以被压缩。 图像从一个色彩空间之间可以变换，但是可能存在如下问题：是否可以从一个色彩空间转换到另一个色彩空间是否存在信息传递和损失这一过程是否可逆Op
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2024-03-18 20:23:04
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一、BGR颜色空间在opencv中，硬件所使用的颜色顺序为BGR，而非RGB，虽然排序有所不同，但是在进行图像操作的时候会有很大的区别，BGR颜色空间分别对应蓝、绿、红；这三种颜色的排列组合可以组成人眼所看到的所有颜色，如图2.1： 二、HSV颜色空间HSV分别对应色度、饱和度、亮度，HSV颜色空间数据分明，适合计算机处理数据，HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用
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2024-03-17 13:57:28
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RGB和YCbCr颜色空间的相互转换，比网络上其他人的描述全面和速度都快。
原创
2021-08-23 17:25:13
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这个YCbCr是从YUV派生出来的，比较适合处理数字图像，JPEG压缩就是在这个彩色空间中处理的。变换公式。
1 clear all;
2 close all;
3 clc;
4
5 img=imread('lena_color.jpg');
6 %img=mat2gray(img); %任意区间映射到[0,1];
7 [m n dim]=size(img);
8 imsho
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2020-09-10 15:59:00
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