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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## 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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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
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2023-08-02 13:29:27
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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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2024-02-27 09:58:31
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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
原创
2022-09-09 15:37:00
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一、数据准备 二、划分训练集-测试集 三
原创
2018-07-13 08:57:38
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从本次教程开始，我们正式进入基础篇的学习，OpenCV图像处理中最重要的一环就是图像的颜色空间，我们在之前已经见到过关于图像灰度化的例子，但这仅仅是其中的一种。颜色空间色彩/颜色空间（英语：Color space）是对色彩的组织方式。借助色彩空间和针对物理设备的测试，可以得到色彩的固定模拟和数字表示。色彩空间可以只通过任意挑选一些颜色来定义，比如像彩通系统就只是把一组特定的颜色作为样本，然后给每个
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2024-03-29 15:15:15
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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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# 使用Python和OpenCV将图像转换为Lab颜色空间
在计算机视觉和图像处理领域，颜色空间的转换是一个常见且重要的操作。本文将详细介绍如何使用Python中的OpenCV库将图像从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间。适合初学者通过简单的代码示例全面理解流程。
## 流程概述
下面是整个图像处理流程的步骤：
| 步骤 | 描述
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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在本教程中，我们将学习Computer Vision中使用的流行色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。 1975年，匈牙利专利HU170062引入了一种难题，在43,252,003,274,489,856,000（43亿亿）种可能性中，只有一种正确的解决方案。到2009年1月，这项被称为“魔方”的发明席卷全球，销量超过3.5亿。 因此，有位同学又建立基于计
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2024-04-07 20:50:53
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机器视觉之OpenCV教程图像容器Mat类基础一（二）
一、Mat像素点的存储方法色彩空间是指我们通过组合颜色分量来对各种颜色编码 灰度图像： 从黑到白 ，逐渐过渡 ， 划分成若干灰度级别彩色图像RGB模型： rgb是最常用的颜色模型 ， 人类就是这样感知 光线的 ， 在OpenCV中通道顺序是（blue 、 green 、 red）。彩色图像HSV和 HLS模型：是更贴近自然的颜色模
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2024-03-25 20:19:45
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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
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2024-03-19 09:11:46
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1 图像色彩空间转换常见的色彩空间有HSV、RGB和YCrCb三种： RGB的色彩空间是设备独立的，不受设备不同的影响，取值范围在0-255。HSV色彩空间对计算机友好，H取值0-180，SV取值0-255。YCrCb色彩空间，Y表示信息，CrCb可以被压缩。 图像从一个色彩空间之间可以变换，但是可能存在如下问题：是否可以从一个色彩空间转换到另一个色彩空间是否存在信息传递和损失这一过程是否可逆Op
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2024-03-18 20:23:04
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一、BGR颜色空间在opencv中，硬件所使用的颜色顺序为BGR，而非RGB，虽然排序有所不同，但是在进行图像操作的时候会有很大的区别，BGR颜色空间分别对应蓝、绿、红；这三种颜色的排列组合可以组成人眼所看到的所有颜色，如图2.1： 二、HSV颜色空间HSV分别对应色度、饱和度、亮度，HSV颜色空间数据分明，适合计算机处理数据，HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用
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2024-03-17 13:57:28
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OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换 目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.1 侵蚀与膨胀3.2 开运算与闭运算3.3 顶帽与黑帽3.4 结构元素 1. 图像阈值关于图像阈值主要涉及到两个函
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2024-07-20 17:10:40
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在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C ++和Python分享演示代码。 RGB色彩空间 RGB颜色空间具有以下属性 1. 它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。 2. 三个通道通过照射到表面的光量相关联。 让我们将这两个图像分成R，G和B分量并观察它们以更深入地了解色彩空间。 图1：RGB颜色空间的不同通道：蓝（B
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2024-04-29 12:57:28
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使用OpenCV基于特定的色彩范围进行图像分割操作
一、遍历图像实现色彩掩码本节我们实现这样一个算法，我们指定某种颜色和一个阈值，根据输入图片生成一张掩码，标记符合的像素（和指定颜色的差异在阈值容忍内）。源代码如下，我们使用一个class完成这个目标，其指定了两种构建函数，并通过逐像素扫描的形式生成掩码（process成员函数）。另外，本class做了仿
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2024-06-12 05:39:04
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