文章目录opencv色域转换色域转换的本质捕获指定区域（采用获取指定范围的掩码实现捕获）cv.inRange()函数获取指定数据的范围——也就是掩饰掉我们需要的数据之外的数据图像与cv.bitwise_and()，实现掩码与原图像融合通过色域选定实现对象追踪实现思路代码实例（实现蓝色追踪）效果 opencv色域转换将会使用cv.cvtColor()函数实现图像色域的转换，它的参数如下第一个参数
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2024-04-23 22:00:54
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1.图像的基础操作
目标： 获取像素值并修改
获取图像的属性（信息）
图像的ROI ()
图像通道的拆分及合并几乎所有这些操做与Numpy的关系都比与OpenCV的关系更加紧密，一次熟悉Numpy可以帮锥们写出性能更好的代码
你可以根据像素的行和列的坐标获取他的像素值。对BGR图像而言，返回值为B,G,R的值，对灰度图像而言，会返回他的灰
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2024-05-05 18:32:39
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本篇博客主要介绍利用OpenCV工具提取一幅图像中的颜色直方图特征。所谓颜色直方图，指的是一幅图像中的颜色分布，与图像中的特定的物体无关，只是用来表示人的眼睛观察到的图像中的颜色分布情况，例如说，一幅图中红色占了多少比例，绿色占了多少比例等。
我们知道，计算机色彩显示器采用R、G、B相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生色彩。在RGB颜
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2020-04-29 14:17:00
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RGB和BGR的转化，通道分离与合并opencv中默认读取的图片格式是BGR，并非RGB. 下面是opencv更直接的BGR转RGB方法：cv::cvtColor(bgr_img, rgb_img, cv::COLOR_BGR2RGB);关于cv::split()与cv::merge()更细节的直观展示内容可以参考这篇博文：图像通道分离与合并——cv::split()与cv::merge()详解v
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2024-02-24 19:10:35
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最近在学习图像处理，想到怎么样才能提一个图片的RGB分量呢？下面简述两种方法，方法一只能显示黑白的提取RGB图像，方法二，显示的是彩色提取RGB。方法一： 首先通过函数对图片进行读取并显示。image = imread('杯子.jpg');imshow(image)运行后图片如图。接下来对红色分量进行提取并显示。image = imread('杯子.jpg');imager = image(:,
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2024-01-05 20:51:28
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0 背景双目摄像头输出就是左边和右边两个摄像头的传感器数据，在经过摄像头板载的DSP传输到电脑后，会产生两张图片文件。看到网上有人把两张图片合成，做出了3D电影中的效果。我也想尝试一下。1 环境OpenCV3.4.2和OpenCV3.1.0都可以。C++。2 原理opencv读取了彩色图片后，获得的Mat文件每个像素都有三个通道的数据，分别是BGR（蓝色绿色红色）。找到了读取像素的例程，在其中修改
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2024-04-11 08:27:27
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更新答案信息here告诉我，Android NV21图像与所有Y(亮度)值连续存储，并以全分辨率采样，然后以V和U采样交错存储，分辨率为1/4(高度的1/2乘以宽度的1/2)。我在下面创建了一个虚拟的NV21帧，并将其转换为OpenCV BGR格式，这也确认了布局和OpenCV解释它的方式。下面所有的代码都是按从上到下的顺序工作的，所以只需删除图像并将所有行合并在一起就可以生成一个Python脚本
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2024-04-11 14:30:40
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网上移植Opencv到ARM+linux上的教程很多，叫我们如何把OV9650采集的数据传递给opencv使用的教程也很多，但是说的模棱两可，没有一个确切的说法。我在这里总结一下。 一般我们OV9650采集的数据得先经过OpenCV处理以后才会给qt显示，所以要转换两次：第一次是OV9650采集的数据要放到IplImage结构里面，这样
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2024-04-16 10:41:53
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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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前言在上一篇理论文章中我们介绍了YUV到RGB之间转换的几种公式与一些优化算法，今天我们再来介绍一下RGB到YUV的转换，顺便使用Opengl ES做个实践，将一张RGB的图片通过Shader
的方式转换YUV格式图，然后保存到本地。可能有的童鞋会问，YUV转RGB是为了渲染显示，那么RGB转YUV的应用场景是什么？在做视频编码的时候我们可以使用MediaCodec搭配Surface就可以完成，貌
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2024-07-04 05:30:33
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本节目标：获取、修改像素值获取图像的属性设置图像区域（ROI）分割及合并图像通道本节所涉及的操作主要是关于numpy的，而不是opencv，想要写出高效的opencv代码需要对numpy有很好的了解。获取并修改像素值首先加载一个彩色图像>>> import cv2
>>> import numpy as np
>>> img = cv2.im
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2023-10-03 19:37:53
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# RGB提取与Python
在计算机视觉和图像处理领域，RGB提取是一个重要的概念，它涉及从图像中提取红色、绿色和蓝色三种基本色的像素值。RGB颜色模式是由红、绿、蓝三基色通过不同的组合来形成其他颜色的。本文将介绍如何使用Python来实现RGB提取，包括相关的代码和示例。
## RGB颜色空间
RGB颜色空间通过三种颜色的不同强度值来表述颜色。在这个颜色空间中：
- 红色用(255, 0
前言之前想对图片素材进行分类管理，除了打标签，还有一样是通过主题色进行分类。于是开始寻找能提取主主题色的工具，最后找到了大名鼎鼎的 Leptonica 库，其中就有中位切割算法的实现。下面附上中位切割算法的其它语言版本的实现。JavaScript版：quantize （此库有提取颜色数量不对的问题，见 issues/9）Java版：theme-color （我自己基于 quantize 实现的Ja
Opencv提供了不同颜色模型之间转换的函数cvtColor，可以很容易的将一种颜色模型转换为另一种颜色模型。原型CV_EXPORTS_W void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );功能：转换一种颜色空间到另一种颜色空间。在转换RGB颜色空间的情况下，通道的顺序应该被明确指定 (RGB 或 B
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2024-07-25 10:32:30
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一、颜色空间转换import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('lena.jpg')# 转换成灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('gray', img_gray)
cv2.waitKey(0)颜色转换其实是数学运算
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2023-07-05 17:46:40
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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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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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前言生活中我们使用RGB颜色空间更多一些，但在计算机视觉中，尤其颜色识别相关的算法设计中，rgb,hsv,lab颜色空间混用是常用的方法。由于本人去年用过OPENMV，其IDE里有着极为方便使用的LAB阈值编辑器，所以选择将RGB565格式的图片转成LAB，再进行后续的处理。关于凌瞳15届全国大学生智能车竞赛即将到来，逐飞新出品了一款名为“凌瞳”的彩色摄像头，分辨率最高可达VGA（480*640）
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2024-05-29 20:40:12
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opencv读取图像为b,g,r方法，比如img = cv2.imread("xx.jpg")cv2.imshow("xx",img)展示的结果是正常的：但是此时读取到的img已经为bgr方式了，如果我们再用其他使用rgb方式读取的函数进行读取时就会出错，比如我用plt对图像进行显示，效果如下：因为plt函数是rgb方式读取的，所以会出错。这时我们可以手动改变img的通道顺序，如下：b,g,r =
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2024-05-27 15:10:11
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图像像素格式BGR565是每一个像素占2个字节，其中Blue占5位，Green占6位，Red占5位。在OpenCV中，BGR到BGR565的每一个像素的计算公式是：unsigned short dst = (unsigned short)((B >> 3) | ((G & ~3) << 3) | ((R & ~7) << 8) ) 下面分别给出
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2024-07-08 12:48:09
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