HOG特征HOG(Histograms of Oriented Gradients)梯度方向直方图 通过利用梯度信息能反映图像目标的边缘信息并通过局部梯度的大小将图像局部的外观和形状特征化．在论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection中被提出．HOG特征的提取过程为: Gamma归一化；计算梯度；划分cell组合成block，统计
目标在本教程中，你将学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个，像BGR↔灰色，BGR↔HSV等除此之外，我们还将创建一个应用程序，以提取视频中的彩色对象你将学习以下功能：cv.cvtColor，cv.inRange等。改变颜色空间OpenCV中有超过150种颜色空间转换方法。但是我们将研究只有两个最广泛使用的,BGR↔灰色和BGR↔HSV。 对于颜色转换，我们使用cv函数。cvtColor(inp
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2023-10-08 06:43:40
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# 用Python处理HSV颜色空间中的红色
在图像处理和计算机视觉领域，颜色的表示方式非常重要。其中一种流行的颜色表示方法是HSV（色相、饱和度、亮度），它与我们在视觉上感知颜色的方式更为接近。在本文中，我们将探索如何使用Python处理HSV中的红色，并提供代码示例、可视化图表和相关的背景信息。
## 什么是HSV颜色空间？
HSV颜色空间由三部分组成：
- **色相（Hue）**:
原创
2024-08-02 07:19:53
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[TOC]Windows上安装Python3简介Windows上安装Python3非常简单，使用Python官网下载的可执行exe安装包，只需要进行简单的设置就可以安装好Python程序了。1.进入Python官方网站下载安装包点击导航栏的 Downloads 会自动识别你的windows系统 你会看到 Python3.6.2 和 Python2.7.13 (32位系统)的安装包注：Python3
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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这篇文章主要是用来记录自己在使用Python过程中遇到的一些编译错误，记录在博客中，也方便给大家提供一个解决方案。EOL while scanning string literal 解决方案：原因是在打印语句中的单引号与双引号的使用问题，检查是否该符号使用存在错误即可解决。(unicode error) ‘unicodeescape’ codec can’t decode bytes in pos
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2023-08-30 10:26:35
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文章目录一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv2. 不使用opencv二、将彩色图像转为HSV、HSI格式1. 转HSV2. 转HSI三、车牌数字分割为单个的字符图片1.图片准备2. 代码实现1. 读取图片2. 图片预处理3. 输出结果4. 源码四、参考 一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv代码：import cv2 as cv
img = cv.imread('./p
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2024-03-23 10:24:29
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/*****************************************************************************************1、五子棋棋盘棋子识别检测2021.2.25：开始,初版，找到了棋盘边缘图像*****************************************************************************************/#include<opencv2/opencv.hpp..
原创
2021-07-29 11:33:18
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# Python中的HSV色域与颜色识别：聚焦红色
## 引言
在计算机视觉和图像处理领域，颜色是一个重要的特性。颜色可以由多种方式进行描述，其中最常用的方式之一是HSV（色调、饱和度、明度）色域。HSV色域提供了一个更直观的方式来理解和操作颜色，尤其是在对颜色进行阈值提取时。本篇文章将深入探讨HSV色域，重点介绍如何使用Python来识别红色，并提供相应的代码示例。
## 什么是HSV色域
原创
2024-09-28 04:22:32
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## Python HSV 只保留红色
在图像处理中，有时候我们需要将一幅图像转换成特定的颜色通道。比如说，我们想要提取一幅图像中的红色区域，并将其他颜色通道去除。在 Python 中，我们可以使用 HSV（色相、饱和度、明度）颜色空间来实现这个目的。
HSV 是一种比 RGB 更直观的颜色表示方式，通过色相（Hue）、饱和度（Saturation）、明度（Value）三个维度来描述一个颜色。
原创
2024-02-26 07:13:43
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我要绘制一系列线(目前总共60条线)，以绘制到同一图中以显示某个过程的时间演变。当前已绘制线，因此最早的时间步长以100％红色绘制，最新的时间步长以100％蓝色绘制，中间的时间步长根据时间分别为红色和蓝色(红色的数量随时间增加线性减少，而蓝色的数量随时间增加线性增加；简单的颜色渐变)。我想制作一种(最好是垂直的)颜色条，以连续的方式显示出来。我的意思是，我想要一个颜色条，该颜色条的底部是红色，顶部
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2023-09-26 10:44:48
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# 使用Python提取红色的HSV颜色空间
在计算机视觉和图像处理领域，颜色空间的选择对颜色识别的准确性至关重要。HSV（色相、饱和度、明度）是一种常用的颜色表示方式，它更接近人类的视觉感知。在本文中，我们将学习如何使用Python提取图像中的红色区域。
## 什么是HSV颜色空间？
HSV颜色空间将颜色分为三个部分：
- **色相（Hue）**：表示颜色的类型，范围是0°到360°。红色
原创
2024-09-06 05:32:54
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# Python 实现 HSV 提取红色
在计算机视觉中，颜色空间的转换是图像处理中的一个重要环节，而HSV（色调、饱和度与明度）颜色空间因其更接近人类视觉感知而受到广泛使用。本文将介绍如何利用Python提取图像中的红色部分，包括代码示例和详细流程图。
## HSV 颜色空间简介
HSV（Hue, Saturation, Value）是以颜色的色调（Hue）、饱和度（Saturation）
原创
2024-09-14 04:49:29
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这次区别于证件照，我试着编写了一下在复杂背景下分离纯色物体的系统，因为只是简单的编程，所以结果有待优化，先分析一下实验环境：这次的背景杂乱，虽然主体是粉色主导，但是因为光照不统一，色域跨度较大，倒影中也有粉色痕迹，杯壁上有花纹，这种情况下边缘检测误差很大。为了让计算机更好的识别主体颜色，要先将RGB色域转换为HSV色域，在HSV色域中，红色的H值在(0，3)U(156，180)中。粉色的S值饱和度
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2024-02-09 10:31:29
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使用OpenCV实现RGB、HSI、CMYK颜色空间的转换 RGB与hsi可以转化，但我自己查了一些资料后，重点放在RGB与hsv之间转化上，所以下面重点讲这些。如果感兴趣，最后面参考链接有更加具体的详细讲解。HSV基本颜色分量范围一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给
官方文档链接：https://dovyski.github.io/cvui/advanced-mouse/Mousecvui 拥有自己的鼠标 API 可以追踪鼠标点击和光标位置。与鼠标相关的所有内容都可以从 cvui::mouse() 中访问到。以下部分将详细介绍所有可用的鼠标信息。光标位置（Cursor position）用户可以通过调用 cvui::mouse() 随时查询鼠标光标的位置，它返
今天上午，结合OpenCV自带的camshitf例程，简单的对camshitf有了一个大致的认识和理解，现总结如下：1：关于HSVH指hue（色相）、S指saturation（饱和度）、V指value(色调)。色相（H）是色彩的基本属性，就是平常所说的颜色名称，如红色、黄色等；饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值；明度（V）取0-100%。RGB 和 CMY
HSV(hue saturation value) 色调（hue）：对应于颜色成分（基础色素），因此，只需选择一个色调范围，就可以选择任何颜色。（0—360） 饱和度（saturation）：颜色的数量（颜料的深度）（主导色调）（0—100%） 值（value）：颜色的亮度。（0—100%）即 H - 色调（主导波长）。 S - 饱和度（颜色的纯度/色调）。 V - 值（强度）。 对于HSV，Hu
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2024-04-02 22:45:11
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opencv刚接触的时候，最烦心的就是安装完后随便一编译就发现一堆的错误，所有事情甚至不能从0开始。以我学习opencv的经验，将我遇到及解决的办法整理出来给大家参考。1:安装vc62：安装opencv beta5 OpenCV beta5默认安装后，首先在安装目录找到cvaux.h并修改第1137行：CvMemStorage* storage; /*
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2024-05-14 08:28:47
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前言RGB色彩空间是一种被广泛接受的色彩空间，但是该色彩空间过于抽象，我们不能够直接通过其值感知具体的色彩。我们更习惯使用直观的方式来感知颜色，HSV色彩空间提供了这样的方式。通过HSV色彩空间，我们能够更加方便地通过色调、饱和度和亮度来感知颜色。其实，除了HSV色彩空间，我们讨论的其他大多数色彩空间都不方便人们对颜色进行理解和解释。基础知识HSV色彩空间从心理学和视觉的角度出发，提出人眼的色彩知
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2023-12-01 09:55:50
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