在图像处理中,尤其是处理多通道图像时,有时需要对各个通道进行分离,分别处理;有时还需要对分离处理后的各个通道进行合并,重新合并成一个多通道的图像。opencv中实现图像通道的分离与合并的函数分别是split()和merge()。图像通道的分离 split()来看程序:#include <iostream> #include "11_opencv_mat.h" using namesp
一次OpenCV相关作业,很有用1. 色彩空间:将RGB图像转换成ycrcb和hsv图像并保存每种色彩空间每个通道的图像。import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('/Users/wangmengxi/Documents/mercy/ec601/openCV/ex2/rice_grains/rice_grains.jpg',cv2.IMREAD_C
转载 2023-07-14 16:34:08
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1、API Mat srcImage; Mat logoImage; vector<Mat> channels; Mat imageBlueChannel; logoImage = imread("dota_logo.jpg",0); srcImage = imread("dota_jugg.jpg"); if(!logoI...
原创 2023-03-04 00:12:02
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颜色识别的原理opencv中的颜色模型RGBRGB具有三个通道其,分别表示红色通道®,绿色通道(G),蓝色通道(B),3个通道opencv中的取值均为0~255,它的颜色由3个通道的取值来共同决定,因此如果使用RGB图像来进行颜色的识别,会丢失很多的颜色。HSVHSV具有三个通道,其分别表示色调(H),饱和度(S),亮度(V),3个通道opencv中的取值分别如下:H:0~180S:0~255
(1)实验背景随着计算机视觉技术的快速发展,图像处理和分析在许多领域中都得到了广泛的应用,包括机器人视觉、医疗图像处理、视频监控、人脸识别等。在这些应用中,颜色轮廓跟踪是一项重要的技术,它可以用于识别和追踪图像中的特定对象。OpenCV(Open Source Computer Vision)是一个开源的计算机视觉库,包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法。由于其强大的功能和开源的特性,OpenC
  为了更好的观察一些图像材料的特征,有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行分别显示和调整。通过OpenCV的split和merge方法可以很方便的达到目的。一、分离颜色通道1、split函数详解 将一个多通道数组分离成几个单通道数组。ps:这里的array按语境译为数组或者阵列。这个split函数的C++版本有两个原型,他们分别是:1 C++: void split(const Mat&
主要内容有:图像及视频的读取和保存、图像显示、转换灰度图、图像截取、颜色通道提取和组合那我们开始吧。1. 图像操作首先我们导入opencv库,彩色图像一般都是由RGB(红绿蓝)三颜色通道构成,灰度图只有一个颜色通道即暗亮度。在opencv中,图像的读取格式是BGR;在matplot中,图像保存格式是RGB。用opencv的绘图方法和matplot的绘图方法展现出来的图可能会有颜色上的出入,这需要注
起因:  大家都知道的,在OpenCV中,图像都是按 BGR 的 颜色通道顺序 来进行处理的。在自学OpenCV的过程中,我对 拆分和合并颜色通道 起了兴趣。自己写了一些代码来验证自己的思路。实验思路:分别将三个通道的矩阵数值取出;保留单色通道,其他通道全部置0,以显示 单色 图片的效果;保留双色通道,剩余一个通道置0,以显示 混合双色 图片的效果;保留全部三个颜色通道,重新编排颜色通道顺序,以显
学习笔记前言一.颜色空间1、RGB颜色空间2.YUV颜色空间3. HSV颜色空间4. Lab颜色空间5. GRAY颜色空间二 .不同颜色空间之间的互相转化2.1 代码示例Convert_color.py2.2 结果展示:三.多通道的分离与合并3.1 分离函数3.2代码示例split_and_merge.py3.3 运行结果: 前言要求opencv版本4.1.2.30(4.x >=版本),我
转载 2023-08-02 13:29:27
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图像处理基础表示方法二值图像  像素点包含“0”,“1”。仅仅包含黑色和白色。只使用一个比特位就能够表示。也仅仅只能表示黑色和白色两种颜色    2.  灰度图像  计算机会将灰度处理为256个灰度级即[0,255]。0为纯黑,255为纯白。需要使用8位二进制的值来表示。    3. 彩色图像 &n
补充:split函数的C++版本有两个原型。分别是:第一个参数:InputArray类型的m或者const Mat
原创 2023-02-08 10:31:36
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文章目录1.色彩空间1.1 BGR色彩空间1.2 GRAY色彩空间1.3 HSV色彩空间1.4 空间转换1.4.1 BGR 转 GRAY1.4.2 BGR 转 HSV2. 色彩通道2.1 色彩通道的拆分2.1.1 cv2.split() 拆分BGR通道2.1.2 拆分HSV通道2.2 cv2.merge() 色彩通道的合并2.2.1 BGR 合并2.2.2 HSV 合并2.2.3 通道拆分与合并
色彩是人类的眼睛对于不同频率的光线的不同感受,不同频率的光线既是客观存在的又是人类主观感知的。为了表示这些不同频率的光线的色彩,人类建立了多种色彩模型,把这些色彩模型称作色彩空间。OpenCV中的BGR色彩空间有3个通道,即表示蓝色的B通道、表示绿色的G通道和表示红色的R通道下面我们介绍另外两个比较常用的色彩空间:GRAY色彩空间和HSV色彩空间一、GRAY色彩空间GRAY色彩空间指的是灰度图像,
在数字图像中,最常见的彩色模型是RGB模型(红、绿、蓝,在OpenCV中彩色图像组织的顺序是B-G-R,仍然是RGB模型),这种模型是硬件处理的常用模型,比如采集图像的CCD传感器、显示图像的显示器等等,符合描述人类眼睛观察的则是HSV(色度、饱和度、亮度)模型。1、色彩转换cvtColor()OpenCV则提供了各种彩色模型(色彩空间)相互转换的接口,比如可以从BGR转换为HSV,HSV转换为B
分离颜色通道、多通道图像混合通道分离:split()函数split()函数用于将一个多通道数组分离成几个单通道数组。C++原型:C++:void split(const Mat& src,Mat*mvbegin);C++:void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv);变量介绍如下:第一个参数,InputArray类型的m或者const Ma
Ubuntu 16.04 下安装 Opencvsudo apt-get install libopencv-dev sudo apt-get install python-opencv或者使用 pip 安装, 此时会安装最新的 OpenCV 版本sudo pip install opencv-python概述生活中图像都是由 RGB 三原色构成的,R表示红色(Red),G 表示绿色 (Green)
文章目录前言知识点一、函数解析1、色彩空间转换(cvtColor)2、颜色分割(inRange)二、代码示例三、结果展示四、官方教程五、进一步学习(换背景)1、代码分析2、结果展示 前言最近心血来潮,想具体的去学习一下图像处理,所以报了知识星球的一个OpenCV研习社,将自己每天的学习,分享一下。写个 blog 加深一下知识。知识点知识点: 色彩空间与色彩空间转换RGB色彩空间HSV色彩空间YU
opencv基本概念图像格式代码阈值分割(图像二值化)代码腐蚀膨胀代码 图像格式在图像处理中图像大致可分为 黑白图像、灰度图像、彩色图像三种。 黑白图像中每个像素的值只有 0(黑色)和 1(白色)灰度图像中每个像素的值则可取 [0, 255],其中 0 代表纯黑色,255 代表纯白 色彩色图像一般有三个通道,按照颜色描述空间不同,彩色图像也有不同格式。RGB 颜色空间,即红绿蓝三原色,RG
使用 addWeighted 函数进行图像混合操作,以及如何将 ROI 和 addWeighted 函数结合起来 , 对指定区域进行图像混合操作。参考:(OpenCV — 7)ROI 区域图像叠加&图像混合而为了更好地观察一些图像材料的特征,有时需要对 RGB 三个颜色通道的分量进行分别显示和调整。通过 OpenCV 的 split 和 merge 方法可以很方便地达到目的 。通道分离:...
原创 2022-06-10 06:36:11
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给图像添加颜色在使用OpenCV操作图像时,有时候需要给图像添加不同的颜色,以达到不同的风格效果。这里介绍的主要是opencv中的cv.applyColorMap()函数。给图像应用颜色函数cv.applyColorMap(src, colormap, dst=None)src:表示传入的原图;colormap:颜色图类型(17种)。可以单独使用,也可以以一个列表的形式批量使用。以下图举例实现:直接上代码:# -*-coding:utf-8-*-"""File Name: color
原创 2022-01-10 13:41:49
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