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）。 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°,蓝色为240°。它们的补
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2024-04-25 21:01:20
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(floodFill)漫水填充思想漫水填充：就是将与种子点相连接的区域换成特定的颜色，通过设置连通方式或像素的范围可以控制填充的效果。通常是用来标记或分离图像的一部分对其进行处理或分析，或者通过掩码来加速处理过程。可以只处理掩码指定的部分或者对掩码上的区域进行屏蔽不处理。 主要作用就是：选出与种子点连通的且颜色相近的点，对像素点的值进行处理。如果遇到掩码，根据掩码进行处理。工作流程： 选定种子点
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2024-03-21 10:58:21
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在上一篇文章中，我们通过自定义着色器实现了一个简单的在3D游戏中选取、显示物体轮廓的实例。给大家留下了一个问题，就是我们的这种方法存在一定的问题，无法运用到复杂的模型上。原因是什么呢？这要从这种方法的原理上来说，其实这种方法类似于摄像机的视角方向上对物体进行了一个投影。这样的话，如果模型被其它物体遮挡的话，就会出现渲染不完全的问题，如图所示，有一位朋友在评论中提出了这个问题。那么，怎么
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
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2023-07-31 17:41:14
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1. 导语在之前的某个教程里，我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam（树莓派的相机）。这次，我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体，像下边的动图里那样：尽管这是我第一次使用OpenCV，但我必须承认，我已经爱上了这个“开源计算机视觉库”。OpenCV对学术用途和商业用途都免费。它有C++、C、Python和Java的接口，并且支持Windows、Lin
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2024-06-27 22:52:22
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# Java OpenCV更换背景颜色
## 引言
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多图像处理和计算机视觉的功能。它支持多种编程语言，包括Java。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Java和OpenCV来更换图像的背景颜色。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装并配置OpenCV库。下面是一些简单的步骤：
1. 下载OpenCV的Java库文件，可以从OpenCV官方网
原创
2023-09-02 09:43:45
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要用Python的OpenCV实现一个摄像头识别物料颜色，并将物料信息发送给树莓派，可以按照以下步骤进行：安装OpenCV和NumPy库 在命令行中输入以下命令安装OpenCV和NumPy库：pip install opencv-python numpy连接摄像头 将摄像头连接到电脑或树莓派，并确保能够使用OpenCV库访问它。采集图像并识别颜色 使用OpenCV库获取摄像头的图像，然后使用颜色识
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2023-11-06 16:28:54
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本系列主要参考《Unity Shaders and Effects Cookbook》一书（感谢原书作者），同时会加上一点个人理解或拓展。 这里是本书所有的插图。这里是本书所需的代码和资源（当然你也可以从官网下载）。写在前面 啦啦啦~我又回来看书啦。文章开始说一些题外话。因为写博客和在群里比较活跃（为什么QQ给我的称谓是“吐槽”。。。我这么乖。。。），最近有一些朋友给我发邮件或
文章目录opencv3颜色识别(C++)目标思路1. 读取图像2. 对比度调整（直方图均衡）3.RGB颜色分类4.形态学去噪声代码结果参考 opencv3颜色识别(C++)目标给定一幅图像，可以是读取指定文件或者从摄像机获取，识别图像中的颜色。这里我们只识别8种颜色，包括黑、红、绿、黄、蓝、紫、靛、白。这8种颜色是RGB颜色空间中位于8个顶点的颜色。思路1. 读取图像读取摄像机的一帧VideoC
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2024-08-10 18:40:11
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OpenCV 颜色检测1.导入必要的包并初始化相机import cv2
import numpy as np
# Reading the image
img = cv2.imread('test.jpg')
# Showing the output
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()2. 从
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2023-09-18 03:58:28
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【OpenCV】一种基于二维码色块的视觉分割及识别算法算法背景算法需求算法实现读入图片并预剪裁将读入图片剪裁为九份遍历切割图像并识别爆炸显示图片切割结果结语 算法背景在智能制造中，二维码、条形码的应用十分广泛，其可以应用于拆零拣选、混合码垛、仓储等多个场合，均要求摄像头对于二维码信息的精确捕捉。现提出一个在典型视觉工站下，多个二维码色块的视觉分割与识别算法。算法需求图片样例如下算法需求：将含二维
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2023-12-26 22:13:30
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一、图像处理的基本操作因为这是第一篇写opencv的笔记，故先讲讲在python下写opencv的基本操作。总共总结了三点如下：开头一定要加编码声明:-*- coding: utf-8 -*-python下记得引入opencv模块:import cv2要知道如何读取并展示图片,代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
na
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2024-05-10 18:37:35
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学习了一点opencv的知识于是找了个小项目来实践一下。这里先说明一下，我的实现方法不见得是最好的（因为这只是一个用于练习的项目）仅作参考，也欢迎各位大佬指正。任务 让摄像头识别到视野范围内的气球并返回每个气球的中心点坐标。因为场地固定，背景单一，所以省下来很多操作和处理。于是就有两种解决思路：第一种是基于气球形状做轮廓提取，只要是闭合椭圆或圆形形就认为是目标物体；第二种是基于气球颜色，只要符合目
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2023-09-16 16:10:32
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参考：Contour Detection using OpenCV (Python/C++)边缘检测应用：运动检测和分割轮廓：连接物体边界的所有点，通常，轮廓指的是有相同颜色和密度的边界像素寻找轮廓步骤： 1.读取图像转为灰度图2.二值转换，将图像转为黑白，高亮目标物体（canny边缘检测或者二值化阈值）。阈值化把图像中目标的边界转化为白色，所有边界像素有同样灰度值（“same intensity
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2024-08-22 14:41:10
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在上一篇，我们认识了Unity基础的高光实现，本次主要是研究如何对Phong高光类型进行顶点操作，以及在表面着色器中使用Input结构体的新参数进行像素操作。 所以还是新建Shader，再建材质球然后打开编辑器进行shader的编辑。 1.修改Properties 1. <font face="新宋体" size="2">Propertie
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2024-08-20 13:11:42
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CG属性变量的使用1、CG中声明属性变量2、在Shader中使用颜色3、在Shader中使用贴图4、在Shader中使用立方体贴图 1、CG中声明属性变量Shader通过Properties代码块声明开放出来的属性，如果想要在Shader程序中访问这些属性，则需要在CG代码块中再次进行声明。 示例：Shader "Custom/CG Properties"
{
Properties
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2024-06-28 16:15:38
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greenLower = (29, 86, 6)
greenUpper = (64, 255, 255)
pts = deque(maxlen=args[“buffer”])
vs = cv2.VideoCapture(0)
fps = 30 #保存视频的FPS，可以适当调整
size=(600,450)
fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*‘XVID’)
videowr
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2024-07-25 11:24:38
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文章目录前言一、物体识别算法原理概述1、物体识别的概念2、Yolo算法原理概述二、opencv调用darknet物体识别模型（yolov3/yolov4）1、darknet模型的获取2、python调用darknet模型实现物体识别3、LabVIEW调用darknet模型实现物体识别yolo_example.vi4、LabVIEW实现实时摄像头物体识别（yolo_example_camera.v
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2023-11-21 19:29:00
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人脸检测一种主流的方法就是类haar+adaboosting，opencv中也是用的这种方法。这种方法可以推广到刚性物体的检测，前提是要训练好级联分类器(比如说用类haar特征)，一旦训练数据弄好了，直接调用opencv中的类CascadeClassifier，用它的几个简单的成员函数就可以完成检测功能。所以说用起来还是很简单的。下面就是用的ope
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2024-03-04 06:51:18
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作者 | 李秋键今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控，达到视频监控的效果，比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色，当水柱为黑色的超过了一半，那么将说明过滤网发生了故障。当然不仅如此，我们看的是图像视频处理的技巧，你也可以将项目迁移到其他地方等，这仅仅是一个例子而已。我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么？”的问题，
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2024-02-02 18:19:32
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