如图，这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度，所以需要对图像做过滤，只留下红色部分。一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 );
cv
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2023-11-29 19:35:11
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# 使用Python和OpenCV提取红色物体
在计算机视觉领域，颜色的提取是一个常见的任务。在本文中，我们将重点讨论如何使用Python的OpenCV库提取图像中的红色区域。我们将逐步了解这一过程，并提供代码示例，以帮助你学会如何实现这一功能。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉和机器学习软
原创
2024-09-11 06:38:45
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# 使用 Python OpenCV 去除图像中的红色通道
在计算机视觉中，图像处理是一个非常重要的领域。使用 Python 的 OpenCV 库，我们可以很方便地进行各种图像处理任务。在本教程中，我们将学习如何去除图像中的红色通道。以下是整个流程的概述：
## 流程步骤
我们将通过以下步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要
这里是我用opencv做的简单的灯条识别(特别简单）提取颜色灯条匹配 以下所涉及到的代码，博主已经托管至Github:https://github.com/century-yiwen/ArmorDetect作为一个初学者，学习opencv，我直接看开源，并没有具体的看相关书籍和资料，看看开源的时候，一行一行的注释，不会的百度百度，一点一点的才开始有了眉目，最后才开始写自己的代码，这页代码写得很简
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2024-07-08 06:57:13
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大纲
1. hsv颜色空间简介2. 为什么是HSV3. 识别方法说明4. 识别步骤解析（代码片段）4. 检测结果
一、HSV颜色空间
由色调（Hue）、饱和度（Saturation）、亮度（Value）三个分量构成，HSV更接近于人眼的主观感受。我们可以通过下面的图来展示HSV颜色分布情况： &n
'''
模块和包管理
模块和包的定义：
模块：模块是一个Python文件，以.py结尾，包含了Python对象定义和Python语句
包：Python中的包就是一个包含__init__.py文件的目录(文件夹)
为什么代码会有浅色的波浪线和红色的波浪线？
浅色的波浪线：pycharm检测你的这行代码不符合pep8规范(官方给出的编码规范)
红色的波浪线：pycharm检测到这行代码语法有问题，或者
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2024-04-08 21:21:42
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# Python OpenCV提取图片红色通道教程
## 一、整体流程
下面通过一个表格展示整个提取图片红色通道的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------- |
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 分离通道 |
| 3 | 获取红色通道 |
| 4 | 显示红色通道 |
| 5 | 保存红色通道 |
## 二、
原创
2024-06-03 04:07:53
415阅读
# 使用Python和OpenCV查看红色通道图像
在数字图像处理中，图像是由许多像素（pixels）构成的，每个像素又通常由红色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue）三种基本颜色的通道组成。通过单独查看这些通道，我们可以更深入地理解和处理图像。本文将重点介绍如何使用Python和OpenCV库来查看一幅图像的红色通道部分，并提供代码示例和相关的分析。
## 1. 环境准备
在开始
原创
2024-09-20 15:42:15
182阅读
OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
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2023-12-24 14:37:28
263阅读
我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0非常感谢“timebomb”的工作，让我能尽快的进入Kinect的开发。本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。要实现目标：通过微软的SDK提取颜色数据（彩色图像）并用OpenCV显示一、编程前期分析 &n
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2023-12-20 23:24:10
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Mat对象通道操作图像通道分离实现代码如下split(Mat m,List<Mat> mv)//通道分离下面用一段代码展示获取Mat对象的channels之后 如果通道数目大于1 那么就可以使用通道分离//首先获取图像的通道数 宽度 和 高度
int channels = m1.channels();
if(channels>1){
List<Mat> ms
通道讲解一个图像的通道数是N,就表明每个像素点处有N个数，一个a×b的N通道图像，其图像矩阵是b行(a×N)列的数字矩阵。OpenCV中图像的通道可以是1，2，3，4。其中常见的是1通道和3通道。1通道是灰度图。2通道是RGB555和RGB565。2通道图在程序处理中会用到，如傅里叶变化。RGB555是16位的，2个字节:第一字节的前5位是R，后三位+第二字节前三位是G，第二字节后5位是B，可见对
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2023-10-19 10:50:31
154阅读
# 如何使用Java OpenCV提取红色
## 1. 简介
在本教程中，我将教你如何使用Java OpenCV库来提取图像中的红色部分。这对于图像处理和计算机视觉应用非常有用。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(加载图像) --> B(转换为HSV)
B --> C(设置红色范围)
C --> D(生成掩膜)
D --
原创
2024-03-28 07:23:21
207阅读
# Python OpenCV 提取图像红色部分
在图像处理领域，OpenCV 是一个非常流行的库，它提供了丰富的功能来处理图像。其中一个常见的任务是提取图像中的特定颜色部分，例如红色。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来提取图像中的红色部分。
## 什么是 OpenCV？
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了广泛的图像处理和计算机视觉功能。
原创
2024-07-26 03:23:58
748阅读
# 使用 OpenCV 提取红色部分的完整指南
在计算机视觉领域，使用 OpenCV 提取特定颜色的区域是一项常见的任务。本文将教你如何使用 OpenCV 和 Python 提取图片中的红色部分。我们将分步引导你，确保你可以轻松实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现该任务的关键步骤：
| 步骤 | 描述
有一个问题，就下面图片中的两本书而言，怎样快速让中间边的书本与左边书本对齐(最终效果能实现两张图片重叠(最终结果在最右边))，进行的图像转变可旋转、平移、缩放、形变。本文介绍 利用Opencv 如何解决这个问题，解决这个问题一般需要三步：确定至少四组对应点坐标找到一个转换矩阵；把找到的转换矩阵应用到 Moving Image 上，实现图像对齐；上面提到的图片旋转、平移、缩放等操作的主要目的，就是要
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2023-09-28 13:41:57
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首先介绍一下直方图
一.用带权重的样本统计直方图
直方图Histogram，是一种常见的概率分布的非参数（区别于高斯分布，泊松分布等用参数表达概率密度的方法）表达方法。直方图可以看成概率密度分布的离散化表达方法。它的计算很简单，是一种投票的方法，就是每个样本往对应的小盒子(bin)里投一票。假设N个样本数据x量化为1～M之间的整数，那么Hist是M维数组，对应的直方图计算
# 使用Java OpenCV进行红色通道赋值
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的库。它提供了丰富的功能和工具，使得开发者能够轻松地处理和分析图像。在这篇文章中，我们将探索如何在Java中使用OpenCV操作图像，特别是给图像的红色通道赋值。我们将逐步介绍实现过程，并提供相应的代码示例。
## 什么是红色通道？
在数字图像中，颜色通常以RGB模型表示，其中R代表红色，G
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
cv2.line(img, (x, y),((pt[0]),(pt[1])), (0, 0, 255),1)#画半径
text = "(" + str(pt[0]) + ", " + str(pt[1]) + ")"#添加的文字
cv2.putText(img, text, (pt[0]+10, pt[1]+10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, (255, 255,
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2024-08-09 20:05:41
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