再更一发好久没更过的OpenCV，不过其实写到这个部分对计算机视觉算法有所了解的应该可以做到用什么查什么了，所以后面可能会更的慢一点吧，既然开了新坑，还是机器学习更有研究价值吧。。。图像在内存中的存储方式灰度图像 RGB图像，矩阵的列会包含多个子列因为内存足够大，可以实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个长行。连续存储，有助于提高图像扫面速度，可以使用isCon
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2024-04-27 16:57:14
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一、基本思想所谓漫水填充,简单来说,就是自动选中了和种子点相连的区域,接着将该区域替换成指定的颜色 ,这是个非常有用的功能,经常用来标记或者分离图像的部分进行处理或分析。漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域,掩码会加速处理过程,或者只处理掩码指定的像素点。以此填充算法为基础,类似PhotoShop的魔术棒选择工具就很容易实现了。漫水填充(FloodFill)是查找和种子点连通的颜色相同的点,魔
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2024-03-17 11:28:37
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图像像素访问1、测试用例1.1、颜色缩减算法1.2、颜色缩减示例2、图像矩阵的存储与访问2.1、图像的存储方式2.2、图像的访问方式2.2.1、C 指针：高效的访问方式2.2.2、迭代器：安全的访问方式2.2.3、行列索引：动态计算地址2.2.4、LUT 查询函数2.3、访问性能对比3、参考资源 1、测试用例1.1、颜色缩减算法让我们考虑一个简单的颜色缩减方法（color reduction m
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2024-06-18 18:36:02
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from PIL import Imag
原创
2023-05-18 17:10:37
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这篇文章和大家一起来解读下opencv关于阈值分析这块的知识点，希望能够加深大家对其的理解~图像阈值⛳️ 使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法”二值化”图像⛳️ OpenCV函数：cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold()简单阈值当像素值高于阈值时，我们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(可能是黑色)。这个函数就是 cv2.
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2024-04-30 23:13:10
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目标 • 学习如何对图像颜色空间转换，比如从 BGR 到灰度图，或者从 BGR 到 HSV 等。• 创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体。• 掌握函数cv2.cvtColor()、cv2.inRange() 等的常用法。1.颜色空间转换在 OpenCV 中有 150 中颜色空间转换的方法。但经常用到的也就两种BGR↔Gray 和 BGR↔HSV。 我们用到的函数是cv2.cvtCol
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2023-10-16 02:41:32
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填充图像边界的两种方法:BORDER_CONSTANT: 使用常数填充边界 (i.e. 黑色或者 )BORDER_REPLICATE: 复制原图中最临近的行或者列。源码部分给出更加详细的解释。 源码本程序做什么?装载图像由用户决定使用哪种填充方式。有两个选项:常数边界: 所有新增边界像素使用一个常数，程序每0.5秒会产生一个随机数更新该常数值。复制边界: 复制原图像的边界像素。用户可以选
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2024-07-26 14:40:43
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1、颜色空间OpenCV有超过150多种可用的颜色空间转换方法。在imgproc中提供的函数是void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0)，其中src是一副8位无符号、16位无符号或单精度浮点输入图像；dst是与src相同尺寸和深度的输出图像；code是颜色空间转换代码，例如COLOR_BGR2GRAY和
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2024-04-01 19:19:47
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Meanshift不仅可以用于图像滤波，视频跟踪，还可以用于图像分割。 一般而言一副图像的特征点至少可以提取出5维，即(x,y,r,g,b)，众所周知，meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。 有一点需要注意的是图像像素的
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2024-03-20 16:39:46
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1、颜色处理1.1、颜色模型转换基本知识：有5种颜色模型，第一种是最常见的RGB模型，就是我们通常使用的红绿蓝三色素，同过不同比例的混合显现出不同色彩。第二种YUV颜色模型，一般是电视信号系统采取的颜色编码，Y表示像素亮度，U表示红色与亮度信号差值，V表示蓝色与亮度差值。第三种是HSV颜色模型，H是色度，S是饱和度，V是亮度。第四种是Lab颜色模型，L表示亮度，a和b是两个颜色通道，取值范围是-1
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2023-09-17 09:22:06
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# 使用 Python OpenCV 获取图像中特定颜色坐标的详细指南
如果你是一名刚入行的开发者，想要学习如何使用 Python OpenCV 获取图像中特定颜色的坐标，本篇文章将为你提供一个清晰的步骤和详细的代码示例。我们将涵盖实现这个功能所需的每一步，确保你对整个流程有一个全面的理解。
## 实现流程概览
下面是实现的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 07:02:35
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我们大家未来的命运如何，将会遭遇到什么，现在谁也难以预料，所能把握的，唯此心而已。前言 大家好，在上一期的文章中，我们简单的讲解了图像的切割与ROI获取（【图像篇】OpenCV图像处理(四)---图像切割&ROI选取），这样做的目的是，使我们能够对图像的局部进行处理，而不是整个图像，因此，可以大大节
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2024-04-29 14:29:15
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HSV色彩空间讨论HSV色彩空间可以更加方便的通过色调，饱和度和亮度来感知颜色。色调H，在8位图像中要将值[0,360] 除以2 【0，180】。每个色调值对应一个色彩。例如0 代表红色。150代表品红。在上述基础上，通过分析各种不同对象对应的HSV值，便可以查找不同的对象。例如，通过分析得到肤色的HSV值，就可以直接在图像内更加肤色的HSV 来查找人脸（等皮肤）区域，，哇哦饱和度S：灰度饱和对0
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2024-01-25 13:37:51
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【RGB颜色空间】1、三基色模式：RGB颜色空间以R(Red:红)、G(Green:绿)、B(Blue:蓝)三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的颜色，所以俗称三基色模式。2、空间模型RGB颜色空间是用一个单位长度的立方体来表示颜色的，黑蓝绿青红紫黄白8种常见颜色分别位居立方体的8个顶点，通常将黑色置于三维直角坐标系的原点，红绿蓝分别置于3根坐标轴土，整个立方体放在第1卦限内。3、
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2024-02-27 12:46:15
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文章目录OpenCV图像处理（二）颜色空间转换1.转换颜色空间2.物体跟踪3.找到要跟踪的HSV值几何变换1.扩展缩放2.平移和旋转3.仿射变换4.图像透视图像阈值1.简单阈值2.自适应阈值3.Otsu’s 二值化图像平滑（模糊）1. 平均2.高斯模糊3.中值模糊4.双边滤波形态学转换1.腐蚀2.膨胀3.开运算4.闭运算5.形态学梯度6.礼帽7.黑帽8.结构化元素图像梯度Canny边缘检测1.原
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2023-10-09 09:48:48
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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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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
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2023-11-09 16:17:17
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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值方法，这是有第四个参数来决定的。这
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2024-04-15 13:14:14
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在之前显示图片的基础上，左键位置处显示红色，右键显示蓝色。 首先，了解如何响应鼠标事件：cvSetMouseCallback()通过这个函数设置回调函数，
函数要符合void xxx(int event,int x,int y,int flags,void* param )格式.
cvSetMouseCallback("窗口名称",自行定义子程序名称,自行定义子程序名称的ID);,分别为
1
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2024-06-25 20:09:14
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