本篇博客主要介绍利用opencv工具提取一幅图像中的颜色直方图特征。所谓颜色直方图，指的是一幅图像中的颜色分布，与图像中的特定的物体无关，只是用来表示人的眼睛观察到的图像中的颜色分布情况，例如说，一幅图中红色占了多少比例，绿色占了多少比例等。我们知道，计算机色彩显示器采用R、G、B相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生色彩。在RGB颜色空间中，
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2023-09-03 00:55:25
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Kinect开发学习笔记之（四）提取颜色数据并用OpenCV显示 我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055下面这几个大部分是参考“timebomb”的Kinect学习笔记系列：非常感谢“timebomb”的
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2024-05-20 23:48:02
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矩是描述图像特征的算子，被广泛用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、图像压缩以及运动图像序列分析等领域。本节中将介绍几何矩与Hu矩的计算方法以及应用Hu矩实现图像轮廓的匹配。几何矩与中心矩图像几何矩的计算方式如式(7.8)所示：其中是像素处的像素值。当x和y同时取值0时称为零阶矩，零阶矩可以用于计算某个形状的质心，当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩，以此类推。图像质心
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2023-12-23 16:33:14
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OpenCV基于颜色信息的车牌提取车牌提取的方法主要有：基于纹理特征分析法、基于数学形态学分析法、基于边缘检测的定位分析法、基于小波分析的定位分析法、基于彩色信息的定位分析法，本文采用的方法是基于颜色信息的定位分析法。 本文主要参考了以下这一篇博客，该博客是用C++编写的算法，我参考其方法用Python实现了一遍。参考的博客（C++编写的算法） 在代码中，我详细地注释了每一个步骤流程以及一些注意事
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2024-07-04 06:13:34
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OpenCV中给出了很多种提取对象特征的方法。 从简单的图像色块>图像阈值分割>轮廓查找>特征点检测>直方图检测等等有很多。这些简单的方法看似没有什么实际的场景可以直接拿来使用，但是就学习的时候拿来学习学习是非常恰当的。 下面就按照颜色阈值的方式来查找图像中的蓝色物体，提取出对象的掩膜并进行覆盖。色域转换通常情况下，摄像机直接采集到的图像是RGB色域的（在Opencv中三通
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2023-11-09 10:25:17
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本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位，以此为基础，我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位，或者特定颜色线条的提取与定位 主要步骤:将RGB图像转化为HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255），不同的颜色有着不同的取值范围，一般给出如下：设定待提取颜色的HSV范围值，然后调用inRange函数实现对
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2023-10-20 14:31:45
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在本篇文章中，我将为大家分享如何使用 Java 结合 OpenCV 进行颜色特征提取的整个过程。颜色特征提取是一项重要的计算机视觉任务，它在物体识别、图像分割和场景理解等多个领域都有广泛的应用。通过这篇文章，我将深入探讨这个主题，从背景到技术原理，再到具体实现和应用场景，让我们一起进入这段旅程。
## 背景描述
在计算机视觉领域中，颜色特征提取是理解图像内容的重要步骤。通过提取图像中的颜色信息
OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取 利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。1、实现原理 先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像，然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask，最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。2、使用的函数简述 (1) cv.cvt
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2023-12-09 15:27:44
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因为做毕设，想找个地方记录一下毕设当初写的东西。第一部分，HSV模型进行颜色提取先放效果图：图1 左右摄像头采集到的乒乓球图像图 2 HSV模型颜色提取器图 2 HSV模型提取的效果图提取思路HSV总共有三个通道，用数组表示为，[ h_min, s_min, v_min ] , [ h_max, s_max, v_max ] 。实际操作中用滑动条来逼近临界值，用二值化图像窗口直观去判断效果是否合适
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2023-12-12 16:18:03
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图像处理图像处理所做的只是从图像中提取有用的信息，从而减少数据量，但保留描述图像特征的像素。下面从图像中提取颜色、形状和纹理特征的方法开始1. 颜色 每次处理图像项目时，图像的色彩空间都会成为最先探索的地方，而我们最常用的就是RGB色彩空间。那么接下来使用OpenCV，我们可以将图像的颜色空间转换为HSV、LAB、灰度、YCrCb、CMYK等。a. HSV（色相饱和度值）色调H：描述主波长，是
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2023-09-08 21:41:27
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图像特征类型可以分为如下三种：边缘角点（感兴趣关键点）斑点（感兴趣区域）其中，角点是个很特殊的存在。如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，我们就把它称之为角点。角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，它们在图像中可以轻易的定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。角点的具体描述可以有以下几种：一阶导数（灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点两条及两条以上边缘的交
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2024-04-02 16:45:14
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前言在使用opencv时，我们有时需要提取图像中特定的颜色区域，具体步骤一般是将图像转换为HSV颜色空间，然后根据inRange（）方法，填入适当的颜色参数，从而提取出我们想要的颜色区域颜色参数表如下图但要注意的是，这只是大致的范围，如果直接原封不动的填入这些参数，大概率提取的区域都是残缺错误的，要想得到比较精确的范围，必须在此基础上做修正，这样我们提取出来的区域才是比较符合预期的，但问题又来了，
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2024-02-25 06:33:26
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文章目录一、颜色通道1.通道分离：split()2.通道合并merge()二、效果三、访问像素1.单位2.方法（1）at动态地址计算①i单下标②i、j行列双下标（2）迭代器（3）指针 一、颜色通道1.通道分离：split()原型void split(
InputArray m,
OutputArrayOfArrays mv;
)参数m：要进行分离的图像mv：输出的通道容器。一般是vector&
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2024-03-09 23:22:47
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部分 V图像特征提取与描述 29 理解图像特征目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征，为什么图像特征很重要，为什么角点很重要等。29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧。首先你们拿到一张图片的一堆碎片，要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像。问题是，你怎样做到的呢？如果把你做游戏的原理写成计算机程序，那计算机就也会玩拼图游戏了。如果计算机可以玩拼图，我们就可
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2024-01-09 16:46:16
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我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0下面这几个大部分是参考“timebomb”的Kinect学习笔记系列： 非常感谢“timebomb”的工作，让我能尽快的进入Kinect的开发。 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。 要实现
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2024-07-25 10:24:26
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一、cv2.getPerspectiveTransformcv2.getPerspectiveTransform(src, dst) → retvalsrc：源图像中待测矩形的四点坐标sdt：目标图像中矩形的四点坐标一、cv2.warpAffine放射变换函数，可实现旋转，平移，缩放；变换后的平行线依旧平cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst=None, f
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2024-03-17 09:44:36
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图像像素访问1、测试用例1.1、颜色缩减算法1.2、颜色缩减示例2、图像矩阵的存储与访问2.1、图像的存储方式2.2、图像的访问方式2.2.1、C 指针：高效的访问方式2.2.2、迭代器：安全的访问方式2.2.3、行列索引：动态计算地址2.2.4、LUT 查询函数2.3、访问性能对比3、参考资源 1、测试用例1.1、颜色缩减算法让我们考虑一个简单的颜色缩减方法（color reduction m
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2024-06-18 18:36:02
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我有一个数码相机获得的colorchecker图像,我如何使用它来使用opencv校准图像？按照下面的颜色检查器图像：最佳答案 您是否在询问如何进行颜色校准或如何使用OpenCV进行颜色校准？要进行颜色校准,请使用校准板的最后一行(灰色调).以下是您应该逐步进行颜色校准的方法：>捕捉图像并在灰色区域内拍摄小区域.中间的10×10像素应该没问题.完成此步骤后,您将拥有6个10×10区域.>
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2023-12-29 19:55:39
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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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OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
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2023-07-07 23:07:57
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