徐海蛟 教学用途HSV颜色空间HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1 三个面，所代表的颜色较亮。色彩H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于 角度0° ，绿色对应于角度120°，蓝色对应于角度240°。在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180° 。 饱和度S取值从0
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2013-09-27 12:13:21
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常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。（二）常用的特征提取与匹配方法颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像
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2024-05-19 12:25:01
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一、课程任务设计要求（1）在编写摄像头采集图像程序，能够对图像进行采集、保存处理； （2）对采集图像进行预处理，RGB 到 YCBCR 的色彩空间转换，用各个通道的阈值对图像进行二值化；形态学处理：腐蚀、膨胀、孔洞填充，连通区域提取，识别出指定的颜色区域； （3）能够识别到多个颜色并进行分割； （4）设计 GUI 界面，能够通过界面进行图像采集、识别、输出信息。二、实现1.对图像的采集与保存处理o
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2024-08-10 18:06:35
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计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。
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2021-07-16 13:51:54
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计算机视觉的特征提取算法研究至关重要
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2021-07-22 16:14:06
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颜色直方图
OpenCV之颜色空间:
颜色空间RGB（Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色）
R的取值范围：0-255
G的取值范围：0-255
B的取值范围：0-255
颜色空间HSV （Hue 色相，Saturation 饱和度，intensity 亮度）
H的取值范围：0-179
S的取值范围：0-255
V的取值范围：0-255
颜色空间HLS (Hue 色相，lightness
原创
2023-07-10 09:33:23
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王萌深度学习冲鸭著作权归作者所有，文仅分享，侵删1...
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2021-07-18 15:28:47
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OpenCV学习心得——基础篇——三种常见色彩空间——RGB、GRAY、HSV颜色识别 FOR THE SIGMA FOR THE GTINDER FOR THE ROBOMASTER简介：这一系列的学习心得第一轮将参考《学习OpenCV3》一书操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的） http://www.ubuntu.org.cn/download/deskt
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2024-02-23 11:42:22
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一、特征提取：颜色特征对图像颜色特征的提取主要有两种算法：量化颜色直方图和聚类颜色直方图 量化颜色直方图以单元(bin)由单元中心代表，统计落在量化单元的像素数量 优势：计算高效 劣势：量化问题、稀硫 聚类颜色直方图Lab 操作：使用聚类法对所有依点色向量进行米类,单元(bin)由聚类中心代表 优势：考虑了图颜色特征在整个空间的分布情况,避免出现大量bin中像素量非常稀硫的情况 劣势：两幅直方图相
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2024-09-10 22:48:39
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今天做下特征点提取的实验，特征提取这块可谓是所有机器学习中的第一步了。那接下来试试几种不同的特征提取方法。1.SURFSURF全称为“加速稳健特征”（Speeded Up Robust Feature），它的理念是， 不仅在任何尺度下拍摄的物体都能检测到一致的关键点，而且每个被检测的特征点都对应一个尺度因子。 理想情况下，对于两幅图像中不同尺度的的同一个物体点， 计算得到的两个尺度因子之间的比率应
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2023-11-20 01:49:21
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OpenCV颜色识别一般要以下步骤： 1 颜色空间转换，将BGR转换为HSV，用色调区分颜色 2 按照阈值滤出所识别的颜色 3 消除噪点，平滑边界 3 提取连续域，提取要识别的颜色1 HSV H：色调，用角度度量，范围0°到360°，从红色开始逆时针方向计算。红色为0°，红绿蓝间隔120°，互补色差180°。 S：饱和度，范围0到1，代表光谱色占颜色比例。0时颜色只有灰度，1时颜色为纯光谱色 V：
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2023-07-16 19:28:48
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文章目录一篇文章搞懂OpenCV之图像特征纹理特征形状特征哈里斯角检测Shi-Tomasi角点检测尺度不变特征变换算法 一篇文章搞懂OpenCV之图像特征图像特征即图像中独特的，易于跟踪和比较的特定模板或特定结构，例如我们肉眼可见的颜色、形状、轮廓以及亮度等等这些都可以认为是图像特征。 图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。颜色特征(全局特征)：描述了图像或图像区域所对
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2023-09-09 15:15:24
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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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颜色矩是一种用于描述图像颜色分布的统计特征，常用于颜色特征提取。颜色矩特征提取的步骤如下：将图像从RGB颜色空间转换到HSV（Hue-Saturation-Value）颜色空间。HSV颜色空间将颜色分为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量，更符合人类对颜色的感知。将HSV图像划分为若干个颜色区域或颜色通道。可以选择将色调、饱和度和明度作为不同的通道，或者将颜色
原创
2024-04-16 09:22:34
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HSV颜色空间将颜色分为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量，更符合人类对颜色的感知。通
原创
2024-04-24 11:57:40
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颜色直方图是一种常用的图像颜色特征表示方法，它用于描述图像中各个颜色分量的分布情况。颜色直方图特征提取的步骤如下：将图像从RGB颜色空间转换到HSV（Hue-Saturation-Value）颜色空间。HSV颜色空间将颜色分为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量，更符合人类对颜色的感知。将HSV图像划分为若干个颜色区域或颜色通道。可以选择将色调、饱和度和明度作
原创
2024-04-15 09:00:30
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HSV颜色空间将颜色分为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量，更符合人类对颜色的感知。对每个颜色区
原创
2024-04-24 11:57:49
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像素深度是指 存储每个像素所用的位数，它也是用来度量图像的分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示， 就说像素的深度为24，每个像素可以是16 777 216（2的24次方）种颜色中的一种
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2024-01-21 19:45:58
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并非所有彩色的图像都应该是彩色的，或者换句话说并非所有使用 RGB（红、绿、蓝）编码的图像都应该使用这些颜色！ 在本文中，我们将探讨特征
原创
2024-05-19 23:25:54
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特征提取——颜色特征
颜色直方图
OpenCV之颜色空间:
颜色空间RGB（Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色）
R的取值范围：0-255
G的取值范围：0-255
B的取值范围：0-255
颜色空间HSV （Hue 色相，Saturation 饱和度，intensity 亮度）
H的取值范围：0-179
S的取值范围：0-255
V的取值范围：0-255
颜色空间HLS (Hue 色
原创
2023-06-07 18:28:10
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