# 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
前言在OpenCV中我们有时候提取样本的时候可能会通过颜色来进行提取，那HSV颜色空间在这个时候就可以加以利用上了，本章主要是解决HSV颜色空间（摘自网上文章，在此留用），用于对HSV一个基本的认识了解。HSV颜色系统简介HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统，在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见，因为它更符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜色
转载
2024-03-22 16:14:23
139阅读
本次要整理记录的内容有：通过HSV色彩空间提取具有某种色彩范围的区域和像素统计。HSV色彩空间提取色彩范围 一般我们所使用的图像都是RGB图像，也就是具有R、G、B三通道的图像，每个通道的取值范围为[ 0 , 255 ]。而HSV图像同样是应用十分广泛的一种图像类型，它分为H、S、V三个通道，分别为色调、饱和度、亮度，其中H的取值范围是[ 0, 180 ]，S和V的取值范围是[ 0 , 255 ]
转载
2023-11-22 16:22:18
359阅读
学习目标：利用python+opencv对某颜色范围进行识别准备工作： 1、 Pycharm 开发环境 2、 Python 3.8.3 3、 opencv4 HSV基本颜色分量范围程序说明：其目标是为了检测颜色为黄色的物体，然后对其质心和轮廓标注出来。 检测图像为下方（程序比较简单，主要流程为： Videocapture获取图像 --> set重置图像大小提高程序速度 --> cv
转载
2023-07-31 17:41:14
389阅读
生成直线、矩形、椭圆、圆、填充图形、添加文字、生成随机直线代码各种函数使用方法的介绍各种处理后的结果图片对比: 代码先上代码。 我自学的方式是先看代码，然后在代码中遇到不懂的再逐个查询资料，深入学习，直到学懂。大家按照符合自己的方式学习就好了，适合自己的才是最好的。共勉。#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
转载
2024-04-30 13:50:54
59阅读
# 使用Python OpenCV 只保留指定颜色的实现指南
在计算机视觉中，图像处理是一项重要的技能。使用Python的OpenCV库，我们可以实现只保留特定颜色的效果。本文将分步骤详细讲解这个过程，确保即使是刚入行的小白也能顺利完成这一任务。
## 整体流程
下面是实现的整体流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-20 04:21:20
523阅读
OpenCV图像旋转,指定填充背景颜色边界颜色OpenCV与图像旋转有关的函
原创
2022-12-27 18:29:43
796阅读
opencv中的函数使用OpenCV图像处理-Mat对象常用方法1.imshow（）函数imshow（）函数用于在指定的窗口显示一幅图像，函数原型如下：void imshow(const string& winname, InputArray mat);第一个参数：const string&类型的winname，填需要显示的窗口标识名称。第二个参数：InputArray类型的mat
转载
2024-03-07 09:11:25
57阅读
1 # coding: utf-8
2
3 '''
4 第13章主要介绍：颜色空间转换
5 '''
6
7 import cv2
8 import numpy as np
9
10 '''
11 经常用到的颜色空间转换是: BGR<->Gray 和 BGR<->HSV
12 cv2.cvtColor(input_image , flag),fla
转载
2024-04-28 22:52:16
27阅读
3小时精通opencv(五) 利用TrackBar进行颜色检测参考视频资源:3h精通Opencv-Python 本章内容介绍如何利用TrackBar调节色域, 手动提取到我们需要的颜色 文章目录3小时精通opencv(五) 利用TrackBar进行颜色检测创建Trackbar色彩检测 创建Trackbar在opencv中使用createTrackbar函数来创建TrackBar滑动条（Trackb
# 使用 Python 和 OpenCV 查找指定颜色的位置
在计算机视觉领域，图像处理是一项基本而重要的技术。使用 Python 的 OpenCV 库，我们可以有效地查找和处理图像中的各种颜色。这不仅对图像处理领域的许多应用至关重要，而且对机器学习和人工智能中的数据处理也有着重要的影响。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 查找指定颜色的位置，并给出详细的代码示例。
原创
2024-09-23 06:10:36
168阅读
摘要：年前的时候，在StackOverFlow上发现了一个有趣的检测图像中的矩形物体的算法，今天想把它分享一下，另外，如果将这个算法配合上CVPR 2019的Side Window Filter在某些图片上可以实现更好的效果。
1. 前言今天要干什么？在一张图片上通过传统算法来检测矩形。为了防止你无聊，先上一组对比图片。 这个算法出自https:
转载
2024-08-16 11:49:08
44阅读
漫水填充算法，是根据选定的种子点，用一种自定义的颜色填充种子点的联通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果。
漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析。
所谓漫水填充，简单来说，就是自动选中了和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色。
漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域，掩码会加速处理过程，或者只处理
转载
2024-05-28 09:24:46
185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
2024-03-19 09:11:46
111阅读
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
转载
2024-03-17 13:57:28
67阅读
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
转载
2024-03-25 20:19:45
35阅读
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
转载
2024-03-18 20:23:04
32阅读
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
转载
2024-04-29 12:57:28
71阅读
前言还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路里面用到了距离变换，连通区域计算，还是归一化等一些API，比较烦所，其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作，需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开，上一章中我们学习了In
转载
2024-02-26 16:55:55
46阅读
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
转载
2024-07-20 17:10:40
30阅读
