7.1 图片以unsigned char*指针存储图片的信息。 opencv中按照BGR存储
有一部分计算机在储存图片时，一行的信息会以4byte的整数倍为终结，然后记录下一行信息，这时候如果一行的像素点不是4的倍数，就会补到4的倍数。在Opencv中有几个常用
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2024-08-18 10:18:19
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0 背景双目摄像头输出就是左边和右边两个摄像头的传感器数据，在经过摄像头板载的DSP传输到电脑后，会产生两张图片文件。看到网上有人把两张图片合成，做出了3D电影中的效果。我也想尝试一下。1 环境OpenCV3.4.2和OpenCV3.1.0都可以。C++。2 原理opencv读取了彩色图片后，获得的Mat文件每个像素都有三个通道的数据，分别是BGR（蓝色绿色红色）。找到了读取像素的例程，在其中修改
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2024-04-11 08:27:27
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# Python OpenCV BGR to RGB转换教程
## 介绍
在本教程中，我将指导你如何使用Python和OpenCV库将图像从BGR（蓝绿红）颜色空间转换为RGB（红绿蓝）颜色空间。BGR和RGB是两种常用的图像颜色表示方式，BGR在OpenCV中常用于图像处理，而RGB在大多数其他应用中使用。掌握这种转换对于处理图像数据非常重要。
## 整体流程
为了更好地理解整个转换过程，我
原创
2023-11-03 08:52:44
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1.1彩色空间颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉，它具有色调、饱和度和亮度三个特性。物体的颜色不仅取决于物体本身，还与光源、周围环境的颜色，以及观察者的视觉系统有关1.1.1颜色的基本特性1.光与颜色从根本上讲，光是人的视觉系统能够感知到的电磁波，其波长在380nm--780nm之间，正是这些电磁波使人产生了红、黄、蓝等颜色的感觉。光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ，其中λ是
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2024-08-25 17:35:31
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Table of Contents1. 发现问题现象：2. 提出问题问题：为什么使用BRG描述图像，而非RGB通道？3. 合理假设4. 求解stackoverflow解答1. 发现问题计算机视觉中普遍用BRG描述图像，而非RGB通道？现象：查看OpenCV ImageProcessing 模块内对色彩空间的定义和使用，官方文档对imgproc的描述如下：#include "opencv2/core
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2024-08-20 21:54:17
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文章目录一. 通道交换① Opencv中的通道顺序② 通道交换的代码示例二. 灰度化三. 二值化(Thresholding)四. 大律法进行二值化(Otsu' Method)① 大律法简介② 计算方法③ 代码实现五. RGB和HSV的转换① HSV模型简介② RGB转换为HSV③ HSV转换为BGR 一. 通道交换① Opencv中的通道顺序
Opencv中的通道顺序是BGR的顺序在Python
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2024-03-18 09:10:18
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日常开发和交流时，我们习惯将图片的颜色通道按照RGB(red, green, blue)进行排列。闲来无聊，在把玩卷积神经网络模型时发现OpenCV并没有按照这个顺序读入图片。好奇地搜索一下OpenCV为什么使用BGR而非RGB。看到这篇博文：Why does OpenCV use BGR color format。仔细阅读这篇博文，作者在使用matplotlib显式OpenCV读入的图片，发...
原创
2021-08-13 09:43:27
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一，色彩空间简介1，BGRB：blue； G：Green； R：red；BGR三个通道的取值范围(0~255);在人们的常识中，一般叫BGR为RGB，但是在OpenCV以及Caffe框架中称为BGR， 在一般的机器视觉中，很多时候在BGR下面处理图像。2，HSV色调——表示主色：绿色，黄色，红色。 用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为
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2024-04-01 18:29:58
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真正了解了什么叫最简单的就是最美好的真正的好文章不需要大堆公式堆积显得充实，而是最最平实的思想！这篇文章的：原文PDF、PPT。感兴趣的可以了解一下。这篇文章的目的就是以最简单的思路将图像达到去雾效果。用Matlab编了一下，效果图特别好啊哈：下面是摘录的：CVPR的中文名是计算机视觉与模式识别会议，是计算机视觉领域最顶尖的国际 会议之一。09年的CVPR共收到约1450篇投稿，其中393篇文章
OpenCV中有数百种在不同色彩空间之间转换的方法。如今，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV(Hue, Saturation,Value)。灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝、绿、红三种颜色。HSV，H(Hue)是色调， S(Saturat
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2024-05-13 20:02:09
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imgproc组件：Image Process，即图像处理模块；图像滤波；几何变换；图像转换；直方图相关；结构分析和形状描述；运动分析和对象跟踪；特征检测；目标检测；一、图像滤波 目的：抽出对象的特征；消除噪声； 平滑滤波：模糊；消除噪声；OpenCV中的滤波：1、方框滤波（线性）——BoxBlur（函数：boxFilter()）2、均值滤波（线性）——Blur（函数：Blur
因为在研究车牌识别算法（plr），遇到了算法 处理的格式问题，可分三个常用格式：0：rgb1：bgr2：yuv422——需要注意的是，这里为啥选yuv422做识别，当然还可选yuv444，最坏打算可选yuv420，主要是考虑颜色识别效果 R代表红，red; G代表绿，green; B代表蓝，blue。RGB模式就是，色彩数据模式，R在高位，G在中间，B在低位。BGR正好相反。 如果色彩数据是24
原创
2022-01-14 10:57:19
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实现功能：
图片旋转：按指定的角度对图片进行逆时针旋转
图片平移：按指定的像素大小对图片进行水平和垂直方向的平移
图片缩放：按指定的缩放倍数对图片进行水平方向和垂直方向的缩放
注： 图像的 shape 属性：高、宽、通道数
Image.open()方式读取图像：无法输出图像的shape属性（高、宽、通道数）
cv2.imread（）方式读取图像：可以输出图像的shape属性
技巧：
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2024-02-19 11:30:56
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So when you display an image loaded in OpenCV using pylab functions, yo
原创
2022-08-18 17:50:59
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## Python opencv BGR调换位置RGB实现流程
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python和OpenCV库实现BGR通道的调换，使之成为RGB通道。下面是整个流程的步骤总结：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 将图像的BGR通道调换为RGB通道 |
| 4 | 保存调换后的图像 |
接下来
原创
2023-10-31 06:19:27
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本实验就以检测黑色圆珠笔为例，将检测到的结果通过串口2发送出来。大致思路把摄像头获取的图像转化成灰度。灰度通过设定阈值二值化得到单色图像。对单色图像腐蚀膨胀去除噪声。在单色图像中寻找连通域。找出最大的连通域。把最终的结果在彩色原图中框出来。通过串口2发送检测结果的坐标。代码setupvoid setup() {
app_camera_main();
app_led_init()
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2024-04-26 18:05:44
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BGR 转RGB
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2022-12-23 00:22:33
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使用 cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2BGR)转换gif图片，但是处理完变成黑白图片。import cv2from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimage = Image.open('34f1.gif')plt.imshow(image)plt....
原创
2021-08-12 22:19:13
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RGB是从颜色发光的原理来设计定的，通俗点说它的颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏灯，当它们的光相互叠合的时候，色彩相混，而亮度却等于两者亮度之总和，越混合亮度越高，即加法混合。红、绿、蓝三个颜色通道每种色各分为256阶亮度，在0时“灯”最弱——是关掉的，而在255时“灯”最亮。当三色灰度数值相同时，产生不同灰度值的灰色调，即三色灰度都为0时，是最暗的黑色调；三色灰度都为255时，是最亮的白色调。
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2024-04-19 14:19:05
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目录图像梯度处理1. Sobel算子2. Scharr算子3. Laplacian算子4. 不同算子的比较Canny边缘检测 图像梯度处理1. Sobel算子dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)ddepth：输出图像的深度，-1 表示采用的是与原图像相同的深度。dx：代表 x 方向上的求导阶数，0 表示这个方向上没有求导，一般为 0、1、2。 d
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2024-06-20 14:40:13
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