HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。HSV颜色空间模型[1]色调H：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
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2024-05-10 18:13:06
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opencv刚接触的时候，最烦心的就是安装完后随便一编译就发现一堆的错误，所有事情甚至不能从0开始。以我学习opencv的经验，将我遇到及解决的办法整理出来给大家参考。1:安装vc62：安装opencv beta5 OpenCV beta5默认安装后，首先在安装目录找到cvaux.h并修改第1137行：CvMemStorage* storage; /*
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2024-05-14 08:28:47
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OpenCv 简介1简介与安装# 由于一些经典的算法被申请了版权，新版本有很大的限制，所以选用3.4.3以下的版本
pip install opencv-python==3.4.2.17
# 利用SIFT和SURF等进行特征提取
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17
# 测试：
import cv2
# 读一个图片并进行显示(图片路
opencv 中有几百种颜色空间，可通过如下方式获取；flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR')]
print(len(flags)) # 296 种其中最常用的是 gray 和 hsv 空间； 颜色空间转换opencv 直接读取图片是 RGB 空间，使用 cvtColor 转换到 其他空间def cv
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2024-10-28 06:53:21
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HOG特征HOG(Histograms of Oriented Gradients)梯度方向直方图 通过利用梯度信息能反映图像目标的边缘信息并通过局部梯度的大小将图像局部的外观和形状特征化．在论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection中被提出．HOG特征的提取过程为: Gamma归一化；计算梯度；划分cell组合成block，统计
一、色彩空间的定义在色彩学中，人们建立了多种色彩模型，以一维、二维、三维甚至四维空间坐标来表示
某一色彩，这种坐标系统所能定义的色彩范围即色彩空间二、常见的色彩空间RGB(Red, Green, Blue)【R G B 取值范围都为0~255】ＨSV(Hue, Saturation, Value)【H:0~180 S:0~255 V:0~255】 HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。圆锥
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2024-04-09 09:39:29
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HighGUI模块为高层GUI图形用户界面模块，包含媒体的输入输出、视频捕捉、图像和视频的编解码、图形交互界面的接口等。在本章中，我们将学到：图像的载入、显示和输出到文件的详细分析滑动条的创建和使用OpenCV中的鼠标操作1、图像的载入与显示概述 在新版的opencv2中，最简单的图像载入和显示只需两句代码，非常便捷。这两个行代码分别对应两个函数：imread()和imwrite()。 1.1
内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》 图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像，对这些图像进行expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果，就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合 拉普拉斯金字塔通过源
Alpha其作用是要实现一种半透明效果。假设一种不透明的东西颜色是A，另一种透明的东西颜色是B，那么透过B去看A，看上去的颜色C就是B与A的混合颜色。设置B的透明度为alpha（取值为0-1,0为完全透明，1为不透明）R(C)=alpha*R(B)+(1-alpha)*R(A)G(C)=alpha*G(B)+(1-alpha)*G(A)B(C)=alpha*B(B)+(1-alpha)*B(A)&
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2024-08-21 13:45:19
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HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。色调H：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240°。它们的补色是：黄...
原创
2021-07-29 13:47:20
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文章目录一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv2. 不使用opencv二、将彩色图像转为HSV、HSI格式1. 转HSV2. 转HSI三、车牌数字分割为单个的字符图片1.图片准备2. 代码实现1. 读取图片2. 图片预处理3. 输出结果4. 源码四、参考 一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv代码：import cv2 as cv
img = cv.imread('./p
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2024-03-23 10:24:29
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# 实现Python HSV范围的指南
在图像处理方面，HSV（色调、饱和度、明度）色彩空间是非常常用的格式。了解如何在Python中处理HSV范围，可以让我们有效地识别图像中的颜色。接下来，我会引导你逐步实现HSV范围选择的方法。
### 流程概览
以下是实现HSV范围检测的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
使用OpenCV实现RGB、HSI、CMYK颜色空间的转换 RGB与hsi可以转化，但我自己查了一些资料后，重点放在RGB与hsv之间转化上，所以下面重点讲这些。如果感兴趣，最后面参考链接有更加具体的详细讲解。HSV基本颜色分量范围一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给
今天上午，结合OpenCV自带的camshitf例程，简单的对camshitf有了一个大致的认识和理解，现总结如下：1：关于HSVH指hue（色相）、S指saturation（饱和度）、V指value(色调)。色相（H）是色彩的基本属性，就是平常所说的颜色名称，如红色、黄色等；饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值；明度（V）取0-100%。RGB 和 CMY
官方文档链接：https://dovyski.github.io/cvui/advanced-mouse/Mousecvui 拥有自己的鼠标 API 可以追踪鼠标点击和光标位置。与鼠标相关的所有内容都可以从 cvui::mouse() 中访问到。以下部分将详细介绍所有可用的鼠标信息。光标位置（Cursor position）用户可以通过调用 cvui::mouse() 随时查询鼠标光标的位置，它返
HSV(hue saturation value) 色调（hue）：对应于颜色成分（基础色素），因此，只需选择一个色调范围，就可以选择任何颜色。（0—360） 饱和度（saturation）：颜色的数量（颜料的深度）（主导色调）（0—100%） 值（value）：颜色的亮度。（0—100%）即 H - 色调（主导波长）。 S - 饱和度（颜色的纯度/色调）。 V - 值（强度）。 对于HSV，Hu
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2024-04-02 22:45:11
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前言RGB色彩空间是一种被广泛接受的色彩空间，但是该色彩空间过于抽象，我们不能够直接通过其值感知具体的色彩。我们更习惯使用直观的方式来感知颜色，HSV色彩空间提供了这样的方式。通过HSV色彩空间，我们能够更加方便地通过色调、饱和度和亮度来感知颜色。其实，除了HSV色彩空间，我们讨论的其他大多数色彩空间都不方便人们对颜色进行理解和解释。基础知识HSV色彩空间从心理学和视觉的角度出发，提出人眼的色彩知
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2023-12-01 09:55:50
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# Python获取图像HSV范围
## 简介
在图像处理和计算机视觉领域，HSV（色相、饱和度、明度）是一种常用的颜色空间。它以人眼感知颜色的方式进行描述，可以更好地区分不同颜色之间的差异。
在本文中，我们将学习如何使用Python来获取图像的HSV范围。我们将介绍整个实现过程，并提供详细的代码示例和注释。
## 实现步骤
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
grap
原创
2023-10-14 13:19:38
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我们可以利用BGR 转换到 HSV来提取带有某个特定颜色的物体。在 HSV 颜色空间中要比在 BGR 空间 中更容易表示一个特定颜色。在
原创
2024-04-11 14:35:22
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一、HSV颜色模型介绍HSV（Hue, Saturation, Value）是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型。该模型中颜色的参数分别是色调（H）、饱和度（S）、明度（V）。（1）色调 H：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240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°。（2）饱和度 S
