(一)OpenCV-Python学习—基础知识opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法，值得学习和深究下。1.opencv包安装· 这里直接安装opencv-python包（非官方）： pip install opencv-python 官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/2. o
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2023-09-22 16:32:43
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HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。HSV颜色空间模型[1]色调H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝
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2024-05-10 18:13:06
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**HSV通道分离在Python中的应用**
Introduction
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在计算机视觉和图像处理领域，颜色是一个非常重要的视觉特征。HSV（色相、饱和度、亮度）颜色空间是一种广泛使用的彩色模型，它的一个重要应用是进行颜色分离和目标检测。在本文中，我们将介绍如何在Python中使用OpenCV库来分离图像的HSV通道。
HSV颜色空间简介
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HSV颜色空间是一
原创
2023-08-10 05:03:47
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Alpha其作用是要实现一种半透明效果。假设一种不透明的东西颜色是A，另一种透明的东西颜色是B，那么透过B去看A，看上去的颜色C就是B与A的混合颜色。设置B的透明度为alpha（取值为0-1,0为完全透明，1为不透明）R(C)=alpha*R(B)+(1-alpha)*R(A)G(C)=alpha*G(B)+(1-alpha)*G(A)B(C)=alpha*B(B)+(1-alpha)*B(A)&
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2024-08-21 13:45:19
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在这篇博文中，我将分享使用 Python 进行 HSV 图像通道分离的过程。HSV（色相、饱和度、明度）颜色空间在图像处理与分析中具有重要的应用，分离其通道可以使我们更方便地进行颜色分析和特征提取。
首先，我遇到了一个关于从 HSV 图像中提取各个通道的问题。这是一个十分基础却很有用的功能，常常在图像处理、计算机视觉项目中需要实现。
### 问题场景
在许多计算机视觉应用中，需要对图像进行颜
目录一、基础理论1、Hue（色相）2、Value（明度）3、Saturation（饱和度）二、hsv三通道及单通道效果三、*args && **args*args：**args： 四、滚动条控制h、s、v（min && max）1、创建滚动条 API2、回调函数 -- 阈值设置APIinRange()3、回调函数 -- 感兴趣值 API
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2024-05-07 11:59:28
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Python-opencv学习第十一课：通道分离与合并 文章目录Python-opencv学习第十一课：通道分离与合并一、学习部分二、代码部分1.引入库2.定义通道分离函数，读图打印维度3.通道分离与合并函数4.完整代码三、运行部分总结 一、学习部分记录笔者学习Python-opencv第十一课：通道分离与合并，代码资料来源于网络贾老师视频。二、代码部分1.引入库代码如下：import cv2 a
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2023-10-07 19:00:16
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一. 使用cvSplit将图像的中的通道拆分到单个图像中 1.所需函数：cvSplit 函数功能：将图像的中的通道拆分到单个图像中函数原型：void cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1,CvArr* dst2, CvArr* dst3 );参数介绍：const CvArr* src： 输入的多通道图像
CvArr*
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2024-02-28 21:52:11
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实现通道分离和合并的api及其演示void QuickDemo::channel_demo(Mat& img)
{
vector<Mat>mv;
//通道分离用到的api是split
//参数说明:(将要进行分离的图像,分离通道后产生的图像所放置的容器)
//此处采用vector
split(img,mv);
//下面使用merge进行演示
//如果我们只想要其
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2024-03-24 21:55:46
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在图像处理中，尤其是处理多通道图像时，有时需要对各个通道进行分离，分别处理；有时还需要对分离处理后的各个通道进行合并，重新合并成一个多通道的图像。opencv中实现图像通道的分离与合并的函数分别是split()和merge()。图像通道的分离 split()来看程序：#include <iostream>
#include "11_opencv_mat.h"
using namesp
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2023-08-26 16:15:47
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关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBP的大概算法原理，我已在博文进行了介绍，这里就不多说了。需要注意的是这是OpenCV4新增的类，OpenCV3里是没有的。下面介绍其成员函数。继承于基类cv::BackgroundSubtractor的成员函数apply()和getBackgroundImage()的详细介绍见博文：其特有的成员函数官方文档里没有说明，也不
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2024-04-15 11:29:43
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1.RGB三通道的解释 彩色图像，是由RGB三个通道合并起来得到的。如果R，G，B分离，它们就分别对应一个单通道图像（因为都是单通道，所以为灰度图像） 当然，这三个单通道图像再经过合并，就会恢复成原本的彩色图像了下图中间的R，G，B图，并不是分离，而是3通道中其他两个通道置0了 。 这时，如果再通过BGR2GRAY转换色彩空间，就可以得到对应的单通道图像。2.通道分离实现API 分离通道要用到sp
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2023-09-22 12:24:23
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目录前言：本篇学习内容：注：1.分离颜色通道、多通道图像混合1.1 分离颜色通道1.2 多通道图像混合2.设置ROI、两张图片的混合2.1 设置ROI2.2 两张图片的混合参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出O
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2024-03-22 13:44:45
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本文介绍 OpenCV 的基本数据结构，做到心中有数就不会在阅读示例代码的时候发憷。
Mat 类Mat 是 OpenCV 中最重要的一种数据结构，OpenCV 将其定义为一个类，用于存储图像矩阵。属性释义dims矩阵的维度，如 3x4x5 的矩阵为 3 维datauchar 类型指针, 指向矩阵数据内存rows, cols矩阵的行数、列数type矩阵元素类型 + 通道数depth像素位数(bist
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2023-07-06 15:20:16
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通道分离可以用于彩色图像的处理，图像对象可以是普通的3通道BGR彩色图像，分离后分别为b、g、r的3个通道。如果是带alpha通道的BGRA 4通道图像，分离后分别为b、g、r、a。如果图像是其他色彩空间的图像比如HSV图像，分离后的3个图像则分别为h、s、v。
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2023-07-14 14:38:08
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文章目录设计指标信号调理通道整体增益调理整体方案框图3.1级联放大器的噪声无源衰减电路设计宽带阻抗变换电路设计偏置电路设计低噪声可变增益放大电路分析与设计可变增益放大电路结构固定增益放大电路设计ADC 驱动电路设计可变增益放大电路的噪声3.5信号调理通道低噪声设计3.6 信号调理通道增益温度补偿设计触发调理通道研究与设计触发通道结构图触发源选择电路设计边沿触发电路设计分频电路设计触发耦合电路设计
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2024-04-06 13:27:51
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方式一cv::Mat src(4, 3, CV_8UC3,cv::Scalar(10,20,30)); std::vector<cv::Mat> channels; cv::split(src, channels);//将一幅多通道的图像的各个通道分离 std::cerr<<src<<std::endl; std::cerr<&l
原创
2022-01-25 14:13:05
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这个split函数的C++版本有两个原型，分别是： C++：void split（const Mat &src，Mat *mvbegin）; C++：void
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2022-09-08 11:27:31
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分离图像通道采用函数cvSplit。
函数原型:void cvSplit(const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1, CvArr* dst2, CvArr* dst3)
分离出来的顺序是逆序的，这个要注意。
cvSplit(pImg,bImg,gImg,rImg,0);
分离出来的是单通道的图，显示出来是这样的：
通过cvMerge合并通道
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2013-06-12 17:27:00
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import cv2 as cvimport numpy as npimg = np.zeros((480,640,3),np.uint8)b,g,r = cv.split(img)b[10:1
原创
2023-02-01 11:58:58
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