一、使用OpenCV处理图像1.不同颜色空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV(Hue, Saturation, Value) 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换为灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸检测。 BGR，即蓝-绿-红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝
在日常生活中我们表示颜色的时候都喜欢用RGB模型进行表示，RGB分别代表了三原色：红色Red， 绿色Green，蓝色Blue。但是当我们想要从图片中选取某种颜色的时候，比如说红色，用RGB该怎么做？很难啊。所以当涉及到颜色的时候我们通常都会将图片转化到hsv空间进行表示。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。那么该如何选择我们需要的颜色呢？比如说红色，是否就只需要选择一
转载
2024-05-10 18:03:38
40阅读
本文以思想结合代码的形式来描述如何通过颜色来筛选您想要的区域。 简单描述一下HSV，HVS图像是不同于RGB的三通道格式图 H：表示色度 S：表示饱和度 V：表示亮度 首先，我这里以下图为例 这里我们想要得区域只有鸡蛋所在的区域。分析：鸡蛋的颜色不同于其他物体的颜色，而H通道就是控制颜色的，所有我们可以针对H通道做文章，当然加上其他的通道效果更好。1.首先我们得先知道鸡蛋的HSV值，这个我们可以通
转载
2024-05-10 18:17:45
156阅读
1. 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)。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°,品红为300°；饱和度S 饱和度S表示颜色接近光谱色
转载
2024-04-15 13:44:14
42阅读
1.视频读取首先把视频读取进来，因为我测试的视频是4k的所以我用resize调整了一下视频的分辨大小cap = cv2.VideoCapture('video/小路口.mp4')
while True:
ret,frame = cap.read()
if ret == False:
break
frame = cv2.resize(frame,(1920,1
转载
2023-08-23 15:46:19
136阅读
彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
转载
2023-09-30 10:37:19
186阅读
Python+OpenCV进行图像的基本处理HSV颜色模型理论cv2.imread()读入图像cv2.cvtColor(p1,p2) 颜色空间转换plt.imshow()图片显示cv2.inRange()提取图片中指定颜色的部分cv2.threshold()将一幅灰度图二值化cv2.Canny()边缘检测cv2.GaussianBlur()高斯滤波、高斯模糊 HSV颜色模型理论HSV(Hue,
转载
2023-12-14 01:56:56
184阅读
重要的函数：HSV颜色图像这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（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：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°饱和度S:饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的
转载
2023-10-20 11:10:50
165阅读
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
918阅读
1、简介描述filter翻译过来为过滤、筛选，通过名称我们可以确定filter()函数主要的功能是过滤。filter()属于Python中的内置函数，用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素。传入一个可迭代对象并返回一个新的迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用list()来转换。该函数提供了一种有用的、可重复的方式来过滤Python中的序列。语法：以下是filter()方法的语法filter(
转载
2023-07-18 17:09:45
104阅读
主要内容有：图像及视频的读取和保存、图像显示、转换灰度图、图像截取、颜色通道提取和组合那我们开始吧。1. 图像操作首先我们导入opencv库，彩色图像一般都是由RGB(红绿蓝)三颜色通道构成，灰度图只有一个颜色通道即暗亮度。在opencv中，图像的读取格式是BGR；在matplot中，图像保存格式是RGB。用opencv的绘图方法和matplot的绘图方法展现出来的图可能会有颜色上的出入，这需要注
转载
2023-09-15 15:42:50
149阅读
处理图像的颜色 1：用策略设计模式比较颜色；面向对象的设计模式 2：用GrabCut 算法分割图像； 3：转换颜色表示法； 4：用色调、饱和度和亮度表示颜色。调用颜色检测算法：int main()
{
// 1.创建图像处理器对象
ColorDetector cdetect;
// 2.读取输入的图像
cv::Mat image= cv::imread("boldt.jpg");
if (imag
转载
2023-11-20 09:21:13
89阅读
颜色识别的原理opencv中的颜色模型RGBRGB具有三个通道其，分别表示红色通道®，绿色通道(G)，蓝色通道(B)，3个通道在opencv中的取值均为0~255，它的颜色由3个通道的取值来共同决定，因此如果使用RGB图像来进行颜色的识别，会丢失很多的颜色。HSVHSV具有三个通道，其分别表示色调(H)，饱和度(S)，亮度(V），3个通道在opencv中的取值分别如下：H:0~180S:0~255
转载
2023-08-04 20:23:16
524阅读
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
转载
2023-10-16 02:41:32
483阅读
文章目录OpenCV-Python：IV OpenCV中的图像处理13 颜色空间转换13.1 转换颜色空间13.2 物体跟踪13.3 怎样找到要跟踪对象的 HSV 值？ OpenCV-Python：IV OpenCV中的图像处理13 颜色空间转换目标 • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换，比如从 BGR 到灰度图，或者从BGR 到 HSV 等。 • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中
转载
2023-08-23 14:14:20
121阅读
# Python按颜色过滤教程
## 1. 介绍
在这篇教程中，我们将学习如何使用Python按颜色过滤图像。对于一名刚入行的小白开发者来说，这可能是一个有挑战性的任务。但是不用担心，我会一步步地指导你完成这个任务。
在这个教程中，我们将使用Python的Pillow库来加载和处理图像，以及使用OpenCV库来进行颜色过滤。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 加载图像
2. 将图像转换为HS
原创
2023-09-27 05:41:32
182阅读
开源代码：https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/InvisibilityCloak如果你是像我这样的哈利波特粉丝，你会知道隐形斗篷是什么。 是! 这是哈利波特用来隐形的斗篷。 当然，我们都知道隐形斗篷不是真的 - 这都是图形技巧。在这篇文章中，我们将学习如何使用OpenCV中的简单计算机视觉技术创建我们自己的“隐形衣”。 使用C
转载
2024-03-14 17:34:34
41阅读
opencv颜色识别（hsv）hsv即色相、饱和度、明度（英语：Hue, Saturation, Value）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），亮度（L），取0-100%。使用的到的相关工具cv2.createTrackbar(str1,str2,num1,num2,func
转载
2023-06-19 10:32:17
409阅读
# 这是一个示例 Python 脚本。
import cv2
import numpy as np
def track_object():
# 打开摄像头外接
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头帧
# ret（Return Value）是一个布尔值，表示是否成功读取了一帧图像。如果成功
转载
2024-06-18 10:12:27
292阅读
图像处理基础表示方法二值图像 像素点包含“0”，“1”。仅仅包含黑色和白色。只使用一个比特位就能够表示。也仅仅只能表示黑色和白色两种颜色 2. 灰度图像 计算机会将灰度处理为256个灰度级即[0,255]。0为纯黑，255为纯白。需要使用8位二进制的值来表示。 3. 彩色图像 &n
转载
2023-10-27 08:07:22
315阅读
