# Python OpenCV Lab空间大小详解 在计算机视觉和图像处理的领域,色彩空间的选择极为重要。OpenCV是一个开源计算机视觉库,它支持多种色彩空间,其中Lab色彩空间是一种常用的色彩模型。本文将重点介绍Lab色彩空间的概念、使用方法以及在OpenCV中如何获取Lab空间的大小,并给出代码示例。 ## 一、什么是Lab色彩空间? Lab色彩空间由CIE(国际照明委员会)定义,
原创 7月前
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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
Python版本是Python3.7.3,OpenCV版本OpenCV3.4.1,开发环境为PyCharm16.3 HoughLinesP函数概率霍夫变换对基本霍夫变换算法进行了一些修正,是霍夫变换算法的优化。它没有考虑所有的点。相反,它只需要一个足以进行线检测的随机点子集即可。 为了更好地判断直线(线段),概率霍夫变换算法还对选取直线的方法作了两点改进: ● 所接受直线的最小长度。如果有超过阈值
转载 2023-11-03 07:54:52
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一、引言最近收到几个网友提供OpenCV中CLAHE的源代码的请求,在此直接将OpenCV4.54版本CLAHE.CPP的源码分享出来。二、OpenCV源代码的下载下载地址:https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/ 有3.4.10–4.5.4的版本,但下载很慢,老猿费了很大的劲,大家可以考虑专门的下载工具下载。如果实在
转载 2024-05-08 11:49:14
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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
转载 2024-03-31 11:52:54
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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
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
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
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
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
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 <
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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) 每个代表每个像素的每个分量的度量值,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、
1.opencv的追踪算法1.1opencv的八个追踪算法"csrt": cv2.TrackerCSRT_create, "kcf": cv2.TrackerKCF_create, "boosting": cv2.TrackerBoosting_create, "mil": cv2.TrackerMIL_create, "tld": cv2.TrackerTLD_create, "medianfl
前置内容发现40例这本书需要结合作者的才能将更好的学习OpenCV,这篇开始开始图像阈值的学习。阈值是图像处理的重要概念,类似一个"像素的标准线"。所有的像素点和这个标准线进行比对,最终是或大或小或相等。程序根据这些结果将所有的像素进行分组,然后对某一组的像素进行"加深"或"变浅"操作,使得整个图像的轮廓更加鲜明,更容易被计算机或者肉眼识别。阈值处理可以有效得处理前景和背景的分离等功能。这里主
LABLAB是德语Lieferabruf的缩写,翻译成英文是Delivery schedule的意思。LAB是制造商和供应商之间电子传输交货订单(Delivery Order)采购订单(Purchase Order)的标准,它是由OEM和供应商在VDA中共同开发的。通过对数据格式、条款和内容进行标准化,交易相关各方之间的沟通过程得以简化和加快。此外,有关各方之间理解和沟通的模糊性也被消除了。在交货
环境:PC操作系统:Ubuntu 16.04 LTS交叉编译工具:Poky 1.7.0cmake:3.13.2cmake-gui:3.13.2准备工作:一、下载opencv3.4.1源码:opencv-3.4.1.zip二、创建工作目录及解压:buildopencv — 总目录buildopencv/build — 配置生成makefile的目录buildopencv/install — 编译结果
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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同RGB颜色空间相比,Lab是一种不常用的色彩空间。它是在1931年国际照明委员会(CIE)制定的颜色度量国际
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