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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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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# 使用OpenCV读取RGB图像的入门指南
在数字图像处理和计算机视觉领域，Python与OpenCV是非常流行的组合。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）为处理图像和视频提供了强大的工具和库。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用OpenCV读取RGB图像，并对其进行基本处理。
## 1. 什么是RGB图像？
RGB是一种颜色模型，其中“R
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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一、为什么会有BGR和RGB两种通道？首先RGB与BGR本质都没有什么区别，OpenCV和PIL读取图片的格式分别是BGR和RGB。当我们使用OpenCV读取图像时，你应该也会发现读取的数组其实是BGR格式，而不是我们听得最多、用得最多的RGB格式。那为什么要用BGR通道而不用RGB通道来描述图像呢？OpenCV默认通道为BGR，可能是基于某种硬件层面的原因。因为caffe，作为最早最流行的一批库
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2023-07-21 21:23:44
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医学CR图像评价说明原理代码: 说明项目需求是做图像增强处理，完成了图像增强的算法后，我没法区分几种算法结论之间的好坏之分，肉眼越来越难以识别，于是想到通过评价函数来评价，试验了以下几种方法，处理图像为16位的灰度图。（本篇博文为作者项目笔记，不具有严谨的科学论证，主要记录之用）峰值性噪比Tenengrad梯度方法原理先上待处理的原图，前两张其实是一张图像，后一张为增强后的图像，65536像素图
OpenCV常用函数一、图像的载入、显示和输出1、imread函数（添加读入错误判断）Mat imread(const string& filename, intflags=1 );■ 第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名。char name[100];
sprintf_s(name,"number\\%d\\%d.png",i,
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2024-02-16 16:49:00
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最近在学习视频的颜色空间转换，由于摄像机拍出来的视频很多都是用YUV格式保存的，而颜色空间的转换必须在RGB颜色模型上才能完成，所以第一步自然就是将YUV颜色模型转成RGB颜色模型。在网上查到了许多的YUV与RGB互转的公式，但是总觉得有些杂乱，没有系统的总结。首先说一说YUV颜色模型，单单就YUV颜色模型来说，就有很多中叫法，而且总是让人颇感困惑。一般来讲，我们把YUV、Y`UV、YCbCr,
## 实现 Python OpenCV 读取 RGB 图像
### 1. 整体流程
以下是实现 Python OpenCV 读取 RGB 图像的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[导入 OpenCV 库] --> B[读取图像]
B --> C[将图像转换为 RGB 格式]
C --> D[显示图像]
```
### 2. 具体步骤及代码解释
原创
2023-11-09 08:07:08
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【介绍】部署 YOLOv9 ONNX 模型在 OpenCV 的 C++ 环境中涉及一系列步骤。以下是一个简化的部署方案概述，以及相关的文案。部署方案概述：模型准备：首先，你需要确保你有 YOLOv9 的 ONNX 模型文件。这个文件包含了模型的结构和权重。环境配置：安装 OpenCV 库，并确保它支持 ONNX 模型的加载和推理。加载模型：使用 OpenCV 的 cv::dnn::rea
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2024-07-23 10:10:05
17阅读
1、基本库函数cv2.imread(filepath,flags) #读入一张图像filepath：要读入图片的完整路径flags：读入图片的标志cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道cv2.imshow(wname,i
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2024-03-21 11:08:02
727阅读
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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目录一、RGB文件转YUV文件1.理论部分2.代码部分main函数rgb2yuv.cpprgb2yuv.h运行结果二、BMP文件转YUV文件1.理论部分BMP文件的简要介绍BMP文件的组成结构BMP转YUV文件实现过程2.代码部分运行结果一、RGB文件转YUV文件1.理论部分Y = 0.2990 R + 0.5870 G + 0.1140 BR-Y = 0.7010 R - 0.5870
# 使用Python和OpenCV判断RGB值是否为白色
在图像处理的领域，判断某个颜色的RGB值是否符合特定条件是常见的任务。例如，检测某些像素是否为白色。在本教程中，我们将逐步学习如何使用Python和OpenCV库读取图像，并判断其RGB值是否为白色。
## 整体流程概述
在开始之前，我们来概述整个流程。可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-17 13:39:10
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引言:因为我用的pycharm，所以要先引入cv2库，若引入不成功就引入opencv-python一、读入图像使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图flags：读入图片的标志
cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 也可以以1指定cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片 也可以以
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2023-06-16 08:41:04
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# Python OpenCV读取的RGB顺序
在计算机视觉和图像处理领域，Python和OpenCV是最常用的工具之一。了解OpenCV如何读取图像数据的顺序，对于进行图像处理和分析至关重要。本文将探讨OpenCV读取图像时RGB的顺序，并提供代码示例和可视化图表，帮助大家更好地理解这一概念。
## OpenCV中的颜色通道
在OpenCV中，读取的图像采用BGR（蓝-绿-红）的顺序，而不
# 使用Python OpenCV读取图片为RGB的完整教程
在计算机视觉和图像处理领域，Python的OpenCV库是一个非常强大且广泛使用的工具。在这篇文章中，我们将教你如何使用OpenCV读取一幅图片，并将其转换为RGB格式。对于初学者来说，这将是一个非常有用的技巧，因为许多图像处理操作都依赖于对图片颜色通道的操控。
## 流程概述
我们将根据以下步骤完成这项任务：
| **步骤**
原创
2024-09-12 05:39:37
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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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Opencv入门系列三主要内容：色彩空间类型色彩空间之间的转换实例分析HSV色彩空间标记特地颜色1.色彩空间类型RGB色彩空间GRAY色彩空间（灰度图像）XYZ色彩空间YCrCb色彩空间HSV色彩空间HLS色彩空间CIELab*色彩空间CIELuv色彩空间Bayer色彩空间不同的色彩空间擅长处理不同的问题。1.1 Gray色彩空间GRAY：灰度图像，其中灰度值由0-255构成八位二进制数。RGB图
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2024-05-09 15:33:40
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