如何提取图片中的黄色部分
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python提取图片中的黄色部分。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B(导入所需模块)
B --> C(读取图片)
C --> D(转换图片格式)
D --> E(提取黄色部分)
E --> F(保存提取结果)
F --> G(显示提取结果)
G --> H[结束]
```
原创
2023-12-27 08:44:59
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用OpenCv-Python自带的LBPH识别器实现简单人脸识别（上）引言：本文开发环境为： Windows10 + phchram + Anaconda5.2 （Python3.6）+ Opencv4.5.5,用opencv-contrib原生的API完成了人脸识别的功能，其可以任意添加人脸ID数据，但其效果比较差（勉强能用），如果日后有时间的话，给大家出一期（挖坑）利用基于paddle人脸识别
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2024-03-31 11:52:54
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content：人生不如意，学习多点绿！读取并保存图像视频读取/摄像头读取截取图像数据颜色通道提取数值计算边界填充图像融合1、读取并保存图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE)这个是读对应图像的操作，地址一定要对！！！尽量避免中文路径！！！后面的cv2.IMREAD_GRAYSCALE为读取灰度图像，彩色图像则是cv2.IMREAD_COLOR即可。保存图像就使用: c
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2023-12-12 18:32:09
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Python下opencv使用笔记（三）（图像的几何变换） 写在之前 二维与三维图像的几何变换在计算机图形学上有重要的应用，包括现在的许多图像界面的切换、二维与三维游戏画面控制等等都涉及到图像几何变换，就比如说在三维游戏中，控制角色三维移动的时候，画面是要跟着移动的，那么怎么移动，怎么让上一时刻的画面移动到这一时刻，这都是根据了你的移动量，然后找到三维坐标之间的对应关系，用这一时刻的坐
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2024-09-29 11:01:55
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2. 将图像进行复制，菜单栏"图像>复制"，命名为"L通道色调均化"，在新的窗口生成图像副本。3. 将新窗口复制好的图像模式转换为Lab颜色。菜单栏"图像>模式>Lab颜色"。然后在通道面板中选择"明度"通道(L)，使面板左侧的眼球框可见，其他通道眼球取消，不可见。然后对"明度"通道进行"色调均化"操作，菜单栏"图像>调整>色调均化"，最后单击"Lab"通道前的眼球框
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2024-03-26 15:28:37
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作者：云时之间编辑：王萌今天这一篇文章主要记录一下OpenCV中一些基本的操作，包括读取图片，视频以及反转图像的几种操作： 一：图片的载入图片载入很常用，很实用。。。 二：读取视频读取视频分为从摄像头中读入和从硬盘中读入，如果是摄像头就在videocapture函数中填写数值，0是默认的第一个摄像头，1.是第二个，以此类推，如果没有外置摄像头，就直接“”填写路径就行。&nb
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2024-03-08 15:31:34
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基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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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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前言：本专栏主要结合OpenCV4（C++版本），来实现一些基本的图像处理操作、经典的机器学习算法（比如K-Means、KNN、SVM、决策树、贝叶斯分类器等），以及常用的深度学习算法。 文章目录一、颜色空间二、RGB颜色空间三、HSI颜色空间四、HSV颜色空间五、HSL颜色空间六、Lab颜色空间七、灰度颜色空间八、颜色空间转换实战 一、颜色空间颜色空间又称彩色模型，再数字图像处理中：• RGB
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2024-04-19 23:47:48
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最近在弄opencv，了解到了lab这种比较接近人眼视觉的这种色彩空间，对lab色彩空间的解释可以百度
原创
2022-08-22 08:11:25
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## 实现“OpenCV Python LAB颜色空间”的步骤
### 1. 准备工作
在进行"OpenCV Python LAB颜色空间"的实现之前，首先需要确保以下几个条件满足：
1. 安装Python和OpenCV库：确保已经安装了Python和OpenCV库。可以使用以下命令安装OpenCV库：
```
pip install opencv-python
`
原创
2023-11-13 05:53:21
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影像讀取儲存(imread、imshow、imwrite)這邊示範一個簡短的OpenCV的程式，用imread()讀取圖片，並將資料寫入Mat，imwrite()將Mat儲存在硬碟中，imshow()將Mat展示在螢幕上。 內文索引 [隱藏]123456789 標頭檔當我們使用OpenCV函式時，要先include此函式的模組，例如要用到Core模組時，我們須加入標頭檔：#include <
识别表格轮廓要将图片转为EXCEL，首先要先将图片中的表格找出来，然后才能进一步识别其中的表格结构和文字。要找出表格的轮廓，人们常用的方法就是用OpenCV来实现。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 (开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由
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2024-03-25 07:11:03
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OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
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2023-07-07 23:07:57
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昨年写的OpenCV处理表格的东西搞丢了，这几天拿到了一点图片数据，想起来需要继续做完但是又找不到代码了，翻遍了硬盘还是没找到代码，今天呆在电脑前，还是觉得应该有始有终，再做一个吧，不知道这次能坚持多久。2020年4月29日 00:00:49目的：使用OpenCV获取到表格主体轮廓，并用红线画出轮廓。4月29日的进度为了方便后续桌面开发，暂时用C#作为编程语言。//通过图片框拿到Mat
Bitma
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2024-04-06 21:47:39
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颜色空间：用三种或者更多特征来指定颜色的方法，被称为颜色空间或者颜色模型1.RGB（OpenCV中为BGR）： 一幅图像由三个独立的图像平面或者通道构成：红、蓝、绿（以及可选项：透明度alpha通道）
每个值代表每个像素的每个分量的度量值，值越高对应于更亮的像素
对应于人眼的三种光锥细胞，所以被广泛使用 RGB色彩空间源于使用阴极射线管的彩色电视，
RGB分别代表三个基色（R-红色、G-绿色、
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2024-02-12 21:06:10
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1.原理RGB无法直接转换成LAB，需要先转换成XYZ再转换成LAB，即：RGB——XYZ——LAB因此转换公式分两部分：（1）RGB转XYZ假设r,g,b为像素三个通道，取值范围均为[0,255]，转换公式如下： （1） （2） （3） M=0.4124,0.3576,0.1805
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2024-03-18 11:37:59
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图像直方图捕捉方式呈现一个场景使用可像素强度值。通过分析像素值得分布在一个图像，可以使用此信息来修改甚至可以提高一个图像。查找表定义了如何将像素值转换为新的值。表的第i项表示相应对应灰度的新值。newIntensity= lookup [ oldIntensity ] ; OpenCV cv::LUT 对图像应用查找表以生成新图像。 可能说到这里，大家还是不太清楚怎么用，下面
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2024-04-23 09:57:38
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问题：如果文字大小存在比较大的差异时，怎么办？ 答：这里给出另外一种策略，不是使用投影直方图，而是使用膨胀以及寻找连通区域。进行分割。 1）对图像二值化 2）对二值化之后的图像进行膨胀操作（dilate） 3）在2）得到的结果上寻找联通区域的边界（findContours）。 4）利用3）得到的结果画出方框。 本文是对这里的文章的另一种实现。使用C++。首先，读取图片Mat img =
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2024-03-23 12:38:19
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作者 | 小白小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检
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2024-02-19 13:49:12
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