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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## 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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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,
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
【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
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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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在进行计算机视觉处理时，利用Python的OpenCV库，我们常常会遇到如何将二值图像转换为RGB图像的问题。这个问题的场景通常出现在需要对二值图像进行进一步处理或者可视化展示的场合。如果我们没有清晰的方法，可能会导致处理不当或者结果不理想，影响后续的分析或展示。
```mermaid
quadrantChart
title 问题严重度评估
x-axis 影响程度
y-a
摘要我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式，在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式，在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整。数据格式千万不要搞错:uchar对应的是CV_8U，char对应的是CV_8S，int对应的是CV_32S，float对应的是CV_32F，double对应的是CV_64F。 补充： 图像变换可以看成像素变换——点操作邻域变
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2024-03-29 17:50:30
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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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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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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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使 用过PhotoShop软件的朋友对色彩空间应该不会感到陌生，在PhotoShop中经常使用有RGB(红色、绿色、蓝色)、CMYK(青色、洋红、黄 色、黑色)、HSB(色相、饱和度、亮度)和Lab4中色彩空间。本文将介绍其具体的算法，并通过VC编程实现，本系列程序均在Win7+VS2008测试通过，并且和PS3的结果一致。由于公式比较繁琐，代码比较复杂，所以关于VC编程实现色彩空间的转换将分成多
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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# Python使用OpenCV获取图像像素RGB值
在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV是一个非常强大的库，提供了各种功能来处理图像和视频数据。在本篇文章中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV来获取图像的像素RGB值。
## 安装OpenCV
首先，我们需要安装OpenCV库，可以通过pip来安装：
```bash
pip install opencv-python
```
原创
2024-03-08 06:42:48
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说到图像像素，肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样。坐标体系中的零点坐标为图片的左上角，X轴为图像矩形的上面那条水平线；Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。（OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角，可以设置的）。 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候，x1并不是图片中对应
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2023-09-10 17:58:53
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文章目录1. 读取图像2. 显示图像3. 保存图像References OpenCV 读取图片非常方便，但是需要注意 OpenCV 默认使用 BGR 模式，而不是 RGB 模式，如果需要使用其他工具处理，需要注意这一点。1. 读取图像使用 imread 函数读取图像：import cv2
img = cv2.imread('test.jpg') # 默认使用BGR模式(IMREAD_COLOR
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2023-10-27 00:35:50
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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
#include #include "opencv2/core/core
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2023-05-16 15:20:35
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