文章目录1 OpenCV的色彩空间1.1 RGB和BGR1.2 HSV, HSL和YUV1.2.1 HSV(HSB)1.2.2 HSL1.2.3 YUV1.3 色彩空间的转换2 OpenCV的重要数据结构--Mat2.1 Mat介绍2.2 Mat拷贝2.3 访问图像(Mat)的属性2.4 通道的分离与合并 1 OpenCV的色彩空间1.1 RGB和BGR最常见的色彩空间就是RGB, 人眼也是基于
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2024-03-14 07:16:02
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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
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2024-03-25 19:55:13
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颜色空间介绍我们所看到的图像信息，其实每一帧都是由B、G、R三个颜色分量所构成的像素点排列而成。颜色模型也被称为颜色空间，是用一组数值来描述颜色的数学模型。、RGB图像是一种比较常见的颜色空间类型，除此以外，还有一些还有一些其他的颜色空间，比较常见的包括GRAY颜色空间（灰度图像）、Lab颜色空间、XYZ颜色空间、YCrCb颜色空间、HSV颜色空间、HLS颜色空间、CIELab颜色空间、CIELu
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2024-02-19 12:43:04
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线性代数学习笔记
原创
2022-09-24 01:04:38
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# Python实现图片按颜色分块
在图像处理领域，将一张图片按照颜色分块是一个常见的需求。这种操作可以帮助我们更好地了解图片中的色彩分布，或者用于图片压缩和图像识别等领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python对一张图片进行颜色分块操作。
## 准备工作
在进行图片处理之前，我们需要安装`PIL`库，它是Python中一个强大的图像处理库。我们可以使用以下命令安装`PIL`：
```b
原创
2024-03-30 05:30:04
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1、什么是掩膜操作？掩膜操作是一种使用特定物品对某一区域进行掩盖，从而能够对指定区域进行特殊处理的一种操作方式。2、掩膜操作的作用在进行图像处理中，通过掩膜操作能够提升图像整体的对比度，使得图片更加醒目。第一幅是没有经过掩膜操作的图片：第二幅是经过掩膜操作的图片由上述两幅图片对比可以发现，第二幅图片纹理更加清晰，对比度更加明显。3、对OpenCV中掩膜操作算法的理解（1）掩膜操作的公式：这个公式所
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2024-07-18 23:51:56
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Opencv 图像分割： 阈值化分割 区域分割 边缘分割卷积 就是两个函数之间的相互关系，然后得出一个新的值，在连续空间做积分计算，然后在离散空间内求和的过程。 在计算机视觉里面，可以把卷积当做一个抽象的过程，就是把小区域内的信息统计抽象出来图像阈值化分割 按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域， 各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一
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2024-02-23 09:26:08
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# 使用 Python DataFrame 按行分块
在数据处理和分析的过程中，尤其是在使用 Pandas 库进行数据操作时，我们经常需要将大的 DataFrame 按行分块。这可以帮助我们在内存有限的情况下处理更大的数据集，或者对数据集进行并行处理。本文将介绍如何使用 Python 的 Pandas 库按行分块，并提供相应代码示例。
## 1. 什么是 DataFrame？
DataFra
原创
2024-10-28 06:12:38
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2120: 数颜色Time Limit: 20 SecMemory Limit: 256 MB题目连接http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2120Description墨墨购买了一套N支彩色画笔（其中有些颜色可能相同），摆成一排，你需要回答...
原创
2021-07-16 14:33:14
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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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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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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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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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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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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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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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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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最近参加了中兴的算法大赛，然后选择的是人脸识别赛题。但是由于自己编程能力一般，理所当然的是掉坑了。一起组队的研二师兄分配了一些任务给我。由于我们采用的是深度学习进行人脸识别，通过和其他人换照片，采集了大量的照片集。我的任务就是将不同的照片划分到不同的文件夹。由于有一百多数据集，每个数据集有二十四张照片，所以人工分文件夹几乎不可能。偶然间在《Opencv图像处理编程实例》看到 了图片的批量读取的实例
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2024-03-22 13:41:37
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前段日子学了网络爬虫，却没有实际投入使用。于是我就想找一个目标。正好在论坛上看到许多关于爬取网上视频的文章。这不机会就来了？于是，我就以爬取神探狄仁杰这个视频为例来讲一下爬虫过程中的心得与体会吧。 首先展示一下代码吧。代码如下： 分析数
