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:
目录RGB颜色模型YUV颜色模型HSV颜色模型Lab颜色模型GRAY颜色模型不同颜色模型间的互相转换 RGB颜色模型前面对于RGB颜色模型已经有所介绍,该模型的命名方式是采用三种颜色的英文首字母组成,分别是红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)。虽然该颜色模型的命名方式是红色在前,但是在OpenCV中却是相反的顺序,第一个通道时蓝色(B)分量,第二个通道时绿色(G)分量,第三个通道
转载 2024-02-04 15:16:38
0阅读
# 使用 Java OpenCV 设置 Mat 点的颜色 在机器视觉和图像处理领域,Java OpenCV 是一个非常强大的库。它允许开发者处理图像和视频。在这篇文章中,我们将学习如何使用 Java OpenCV 设置 Mat 对象中某个点的颜色。这个过程虽然简单,但可以为你后续的图像处理任务打下基础。 ## 整体流程 我们可以将整个过程分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-14 05:11:53
69阅读
1 概述生活中经常要用到各种要求的证件照电子版,红底,蓝底,白底等,大部分情况我们只有其中一种,本文通过opencv实现证件照背景的颜色替换。1.1 opencv介绍OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它最初由英特尔在1999年开发,后来由Willow Garage和Itseez(现为部分的Intel)维护。
基于hsv颜色空间的图像分割原理以及实现HSV颜色空间模型是倒锥形模型:这个模型是按色调(Hue)、饱和度(Saturation)、明暗(Value)来描述的。H值代表色调、S值代表饱和度、V值代表亮度。在圆锥上,角度代表色调H,饱和度S表示为点到中心竖线的距离,而亮度值V用中心竖线表示。可以理解为:以圆锥底面圆心出发,沿着半径所在直线走越走色彩越鲜艳(S越大)。沿这当前点所在同心圆旋转则代表颜色
Opencv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
转载 2023-08-19 23:56:19
556阅读
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.&gt
前言在OpenCV中我们有时候提取样本的时候可能会通过颜色来进行提取,那HSV颜色空间在这个时候就可以加以利用上了,本章主要是解决HSV颜色空间(摘自网上文章,在此留用),用于对HSV一个基本的认识了解。HSV颜色系统简介HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统,在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见,因为它更符合人们描述颜色的方式——是什么颜色颜色有多深、颜色
转载 2024-03-22 16:14:23
139阅读
  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
转载 2023-07-16 19:13:08
295阅读
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
# Python OpenCV 画圆 设置颜色实现步骤 ## 概述 在本文中,我将向你展示如何使用Python和OpenCV库来绘制圆形并设置颜色。 ## 步骤概览 下面是整个过程的步骤概览。我们将逐步详细介绍这些步骤。 ```mermaid journey title 画圆 设置颜色过程概览 section 准备工作 形状图形设置 --> 初始化OpenCV
原创 2023-11-10 03:15:11
84阅读
1、简单阈值设置     像素值高于阈值时,给这个像素赋予一个新值(可能是白色),否则我们给它赋予另外一种颜色(也许是黑色)。这个函数就是 cv2.threshhold()。这个函数的第一个参数就是原图像,原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于(有时是小于)阈值时应该被赋予的新的像素值。 OpenCV提供了多种不同的阈
转载 2023-12-19 21:18:11
125阅读
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,
目标在本教程中,你将学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个,像BGR↔灰色,BGR↔HSV等除此之外,我们还将创建一个应用程序,以提取视频中的彩色对象你将学习以下功能:cv.cvtColor,cv.inRange等。改变颜色空间OpenCV中有超过150种颜色空间转换方法。但是我们将研究只有两个最广泛使用的,BGR↔灰色和BGR↔HSV。 对于颜色转换,我们使用cv函数。cvtColor(inp
在之前的文章中我们介绍了如何Opencv对机读卡进行识别,在这篇文章介绍一下Opencv的一些基础操作,如何显示图像,如何利用 Opencv 绘制点与线,以及某些特殊的图形。一、安装 Opencvpip install opencv-python 如何读取图片并显示 import cv2 image = cv2.imread('./default.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGE
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
从本次教程开始,我们正式进入基础篇的学习,OpenCV图像处理中最重要的一环就是图像的颜色空间,我们在之前已经见到过关于图像灰度化的例子,但这仅仅是其中的一种。颜色空间色彩/颜色空间(英语:Color space)是对色彩的组织方式。借助色彩空间和针对物理设备的测试,可以得到色彩的固定模拟和数字表示。色彩空间可以只通过任意挑选一些颜色来定义,比如像彩通系统就只是把一组特定的颜色作为样本,然后给每个
  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
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
转载 2024-06-12 05:39:04
176阅读
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
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5