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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影像讀取儲存(imread、imshow、imwrite)這邊示範一個簡短的OpenCV的程式，用imread()讀取圖片，並將資料寫入Mat，imwrite()將Mat儲存在硬碟中，imshow()將Mat展示在螢幕上。 內文索引 [隱藏]123456789 標頭檔當我們使用OpenCV函式時，要先include此函式的模組，例如要用到Core模組時，我們須加入標頭檔：#include <
前言：纯属个人理解，不喜误喷，也希望大家给点关注支持 正文： 说到opencv对图像的读取、显示与保存，就不得不提到cv2后的一个特殊存在(Mat)和三个api（imread()、imshow()、imwrite()）。 首先是Mat，Mat是opencv2版本重新对于图片处理的一个封装类，个人的观感就是这是opencv得到发展的一个重要特点，说到底图片处理在计算机中也就是对于矩阵的处理。 然后是
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2023-12-13 00:02:58
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2. 将图像进行复制，菜单栏"图像>复制"，命名为"L通道色调均化"，在新的窗口生成图像副本。3. 将新窗口复制好的图像模式转换为Lab颜色。菜单栏"图像>模式>Lab颜色"。然后在通道面板中选择"明度"通道(L)，使面板左侧的眼球框可见，其他通道眼球取消，不可见。然后对"明度"通道进行"色调均化"操作，菜单栏"图像>调整>色调均化"，最后单击"Lab"通道前的眼球框
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2024-03-26 15:28:37
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前文OpenCV —— 概述与环境搭建使用 Maplotlib 集合 Numpy 绘制 2D 图形 文章目录前文加载图像图像显示数据读取 - 图像截取部分图像数据颜色通道提取只保留 R只保留 G只保留 B边界填充数值计算图像融合正确计算数值图像保存数据读取 - 视频 加载图像imreadIMREAD_UNCHANDED(<0)IMREAD_GRAYSCALE(0) 表示吧原图作为灰度图像加载
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2024-07-31 18:15:21
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文章目录1.图片缩放1.1 最近邻域插值法1.2 双线性插值法2.图片剪切3.图片位移4.图片镜像5.仿射变换6.图像旋转 1.图片缩放使用cv2.resize方法进行图像的缩放import cv2
img = cv2.imread('img.jpg', 1)
imgInfo = img.shape # 得到图片的高度、宽度、颜色通道
print(imgInfo)
height, width,
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2024-02-19 15:22:21
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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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# iOS OpenCV 获取图像深度值的实现
在本篇文章中，我们将学习如何在 iOS 平台上使用 OpenCV 获取图像深度值。首先，我们将介绍整个流程，接着逐步实现每个步骤，并附上必要的代码和注释。
## 流程概述
在开始之前，先让我们明确一下整个实现步骤。以下表格展示了我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
从根本上说，一张图像时一个由数值组成的矩阵，这也是Opencv2用cv：：Mat这个数据结构来表示图像的原因。矩阵的每个元素代表一个像素，对于灰度图像，像素有8为无符号数来表示，其中0代表黑色，255代表白色；对于彩色图象，每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示三个颜色通道（红蓝绿）。此时矩阵的元素是一个三元数。 为了存取矩阵元素，你需要在代码中指定元素所在的行和列。程序会返回相应的元素。如果图
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2023-10-17 12:54:31
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2023-11-10 10:34:35
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# Python OpenCV Lab空间值大小详解
在计算机视觉和图像处理的领域，色彩空间的选择极为重要。OpenCV是一个开源计算机视觉库，它支持多种色彩空间，其中Lab色彩空间是一种常用的色彩模型。本文将重点介绍Lab色彩空间的概念、使用方法以及在OpenCV中如何获取Lab空间值的大小，并给出代码示例。
## 一、什么是Lab色彩空间？
Lab色彩空间由CIE（国际照明委员会）定义，
图像深度图像深度（Image Depth）是指图像中每个像素值的比特数（bit depth），它决定了图像每个像素可以表示的颜色或灰度级别的数量。图像深度直接影响到图像的视觉质量和文件大小。常见的图像深度1-bit：二值图像，每个像素只能表示黑色或白色，常用于扫描文档、简单图形等。8-bit：灰度图像，每个像素可以表示256个不同的灰度级别（0-255），用于表示黑白照片或灰度图。24-bit：彩
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2024-05-31 20:07:54
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opencv学习笔记（七）：图像的基础操作 文章目录opencv学习笔记（七）：图像的基础操作获取像素值读取彩色图像的像素值读取某点处的所有通道的值读取某点处某一通道的值读取灰度图的像素值修改像素值拆分图像通道 cv2.spilt()，合并图像通道cv2.merge()图像扩边 cv2.copyMakeBorder()添加一种颜色的轮廓添加镜像轮廓（1）添加镜像轮廓（2） 获取像素值读取彩色图像的
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2023-12-02 21:15:46
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###################################### ~~1.存读图像~~ ###########主要包含图像的读取、存储、图片模式的转换、格式的转换。#导入cv模块 import cv2 as cv读取一张400x600分辨率的图像color_img = cv.imread(‘img/src_1000x1000.jpg’)直接读取单通道灰度图gray_img = cv.i
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2024-03-12 17:54:18
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一、 基础知识 (1) 将一幅图像视为一个二维函数f(x,y)，以左上角为原点，x代表横轴，y代表纵轴。 (2) 图像分类：二值图像：每个像素只有黑，白两种颜色。像素只有0和1两种取值，一般用0表示黑色，1表示白色。灰度图像：在二值图像中，进一步加入许多介于黑白之间的颜色深度，就是灰度。每种灰度对应一个级别，通常用L表示。RGB图像：通常将红色分为256个级别，绿色和蓝色也是一样。因此总共可以表达
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2023-11-30 19:17:34
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什么是图像深度很多人开始学习OpenCV之后，接触前面几个API就包括imwrite函数，而且很快知道了如何去保存Mat对象为图像，常规代码如下：imwrite("D:/result.png ", dst);其中dst是Mat对象。这样保存的图像默认是每个通道8位的字节图像，常见的RGB图像是图像深度为24，这个可以通过windows下查看图像属性获得，截图如下:如果每个通道占16位的话，RGB图
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2024-07-23 09:21:46
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在opencv中图像有时候过大导致进行操作时候信息量过大，耗时较长，一般可以将图像压缩，然后根据进行初步信息搜索，减少搜索范围，然后定位可能搜索区域进行再次分析。opencv有对图像进行放大（向上采样）和缩小（向下采样）两个函数PyrUp()和PyrDown()，可以直接操作。当然放大与缩小图像也有resize()函数，不过resize()的实现方式主要是各种插值法，而PyrUp和PyrDown用
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2024-06-26 15:48:43
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm16.3 HoughLinesP函数概率霍夫变换对基本霍夫变换算法进行了一些修正，是霍夫变换算法的优化。它没有考虑所有的点。相反，它只需要一个足以进行线检测的随机点子集即可。 为了更好地判断直线（线段），概率霍夫变换算法还对选取直线的方法作了两点改进： ● 所接受直线的最小长度。如果有超过阈值
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2023-11-03 07:54:52
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图像修补目标在本章中， 将学习通过 inpainting的方法清除旧照片中的小噪音等学习OpenCV中的修复函数基础大多数人的家里都会有一些旧化的照片，上面可能有黑点、折痕、笔画等。大多数人都想将其还原成原先的样子。但不能简单地在绘画工具中擦除它们，因为擦除操作只是简单地用白色结构代替黑色结构，这是没有用的。在这些情况下，将使用一种称为图像修复的技术。基本思想很简单：用附近的像素替换那些不良区域，
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2024-04-24 09:50:39
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一、引言最近收到几个网友提供OpenCV中CLAHE的源代码的请求，在此直接将OpenCV4.54版本CLAHE.CPP的源码分享出来。二、OpenCV源代码的下载下载地址：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/ 有3.4.10–4.5.4的版本，但下载很慢，老猿费了很大的劲，大家可以考虑专门的下载工具下载。如果实在
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2024-05-08 11:49:14
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