文章目录一、图像红变蓝，蓝变红的问题（1）原因分析（2）代码及结果展示1）错误代码2）错误结果3）正确代码二、深度学习数据包plt.imshow绘制图像偏蓝黄色（1）原因分析1）原理解释代码2）结果（2）实际绘图分析与解决1）问题代码示例2）问题结果3）期望代码示例4）期望结果三、参考 一、图像红变蓝，蓝变红的问题（1）原因分析用cv2.imread()读取数据，用plt.imshow()展示数
转载
2024-05-29 06:12:31
267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
今天写的是图像，视频的加载与保存1.图像，数字图像，像素1.图像图像：定义为二维函数f(x,y),其中，x,y是空间坐标，f(x,y)是点（x,y）的幅值灰度图像：是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y)彩色图像：由三个（如RGB,HSV）二维灰度（或亮度）函数RGB：R，红，G，绿，B，蓝HSV：H，色调，S，饱和度，V：明度2.数字图像数字图像：像素组成的二维排列，可以用矩阵表示单色（灰度）图
转载
2024-09-29 17:23:39
40阅读
# 如何在 Python OpenCV 中保留固定 RGB 颜色
在这篇文章中，我们将逐步学习如何使用 Python 的 OpenCV 库来保留图像中的固定 RGB 颜色。这是一个常见的图像处理任务，尤其是在图像分割和颜色检测领域。
## 任务流程概览
| 步骤编号 | 操作 | 描述
原创
2024-10-22 05:57:28
271阅读
## Python OpenCV 保留图片特定颜色
### 引言
在数字图像处理中，我们经常需要对图像进行各种处理和分析。其中一个常见的需求是从图像中提取特定颜色的目标物体。Python的OpenCV库是一个强大的图像处理工具，可以帮助我们实现这个目标。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来保留图像中的特定颜色。
### 准备工作
在开始之前，我们需要准备好Python和Open
原创
2023-08-26 08:24:49
1011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
效果展示： 思路是将图片转化为hsv格式，然后用inRange函数变为黑白二值化图像，二值化图像有噪点时用开操作闭操作去除，用canny算子检测边缘，findContours函数寻找轮廓，再计算轮廓矩 和中心，再绘制轮廓和形心图片转化为hsv格式 图为各种颜色的hsv值对应表cvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV); //直接转换为hsv HSV效果图inRange函数//in
转载
2024-03-28 03:31:38
136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
# 如何在Python OpenCV中实现保留一种颜色
## 简介
在本文中，我将向你解释如何在Python OpenCV中保留一种特定颜色的图像。这个技术可以在图像处理中起到很大作用，比如在图像识别或者特效处理中。我将通过步骤表格和代码示例来向你展示整个流程。
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 转换图像颜色
原创
2024-03-01 05:09:43
169阅读
有时候我们没办法得到pdf或者word文档，这个时候会使用手机或者相机进行拍照，往往会出现背景，打印出来就是灰色的或者有黑色的背景，这个时候影响视野观看，通过代码实现对背景去除，还原清晰图像。代码如下：#!/usr/bin/python3.6
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020/11/17 19:06
# @Author : ptg
# @Email :
转载
2023-07-23 21:32:45
349阅读
OpenCV图像处理基础（变换和去噪）基础知识使用OpenCV读取图片图像变换仿射变换图像缩放图像旋转图像平移图像裁剪图像翻转亮度与对比度变换图像去噪高斯噪声椒盐噪声中值和均值滤波高斯滤波高斯双边滤波基础知识在计算机中通常使用像素矩阵表示图像，像素的位置对应图像的坐标，像素深度用于定义表示像素值的位数，图像通道在RGB色彩模式下就是指那单独的红色、绿色、蓝色部分。使用OpenCV读取图片impor
转载
2024-05-11 20:02:46
280阅读
一、grep的使用1.grep的解释 grep为global search regular expression(RE) and print out the line的缩写，即根据用户指定的文本搜索模式对目标文件进行搜索并显示能够被模式匹配到的行的一种文本搜索工具。2.grep的使用格式 gerp [options] 'PATTERN'file,..
转载
2024-09-06 12:04:16
41阅读
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
转载
2024-04-07 20:50:53
93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
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
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
转载
2024-06-12 05:39:04
176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
49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
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
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
