opencv 提供了cvtColor()函数，用于在图像中不同的色彩空间进行转换，用于后续处理。在使用cvtColor之前首先需要了解下基本的图像色彩模式，色彩模式决定了打印或显示的图片颜色。图像色彩模式位图模式位图模式是图像中最基本的格式，图像只有黑色和白色像素，是色彩模式中占有空间最小的，同样也叫做黑白图，它包含的信息量最少，无法包含图像中的细节，相当于只有0或者1一副彩色图如果要转换成黑白模
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2024-04-14 14:11:19
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0 背景双目摄像头输出就是左边和右边两个摄像头的传感器数据，在经过摄像头板载的DSP传输到电脑后，会产生两张图片文件。看到网上有人把两张图片合成，做出了3D电影中的效果。我也想尝试一下。1 环境OpenCV3.4.2和OpenCV3.1.0都可以。C++。2 原理opencv读取了彩色图片后，获得的Mat文件每个像素都有三个通道的数据，分别是BGR（蓝色绿色红色）。找到了读取像素的例程，在其中修改
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2024-04-11 08:27:27
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1.1彩色空间颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉，它具有色调、饱和度和亮度三个特性。物体的颜色不仅取决于物体本身，还与光源、周围环境的颜色，以及观察者的视觉系统有关1.1.1颜色的基本特性1.光与颜色从根本上讲，光是人的视觉系统能够感知到的电磁波，其波长在380nm--780nm之间，正是这些电磁波使人产生了红、黄、蓝等颜色的感觉。光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ，其中λ是
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2024-08-25 17:35:31
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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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一、颜色空间转换import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('lena.jpg')# 转换成灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('gray', img_gray)
cv2.waitKey(0)颜色转换其实是数学运算
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2023-07-05 17:46:40
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1.图像的基础操作
目标： 获取像素值并修改
获取图像的属性（信息）
图像的ROI ()
图像通道的拆分及合并几乎所有这些操做与Numpy的关系都比与OpenCV的关系更加紧密，一次熟悉Numpy可以帮锥们写出性能更好的代码
你可以根据像素的行和列的坐标获取他的像素值。对BGR图像而言，返回值为B,G,R的值，对灰度图像而言，会返回他的灰
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2024-05-05 18:32:39
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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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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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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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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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图像像素格式BGR565是每一个像素占2个字节，其中Blue占5位，Green占6位，Red占5位。在OpenCV中，BGR到BGR565的每一个像素的计算公式是：unsigned short dst = (unsigned short)((B >> 3) | ((G & ~3) << 3) | ((R & ~7) << 8) ) 下面分别给出
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2024-07-08 12:48:09
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这篇文章先不去讨论opencv的一堆模块，二郎认为，能点进来的同学们也只是看到opencv的程序有点懵，而不知道如何下手，至于想要编写和如何调用都是后话。因此，没必要先去记块的名字和用法，应该先记住它的语言规则，如何排列以及函数之间的关系，这些都能帮助大家看懂程序，看懂才有机会自己写。因为二郎学opencv主要做图像的，先谈一下图像的储存 opencv和matlab的储存方式不同，是按照字节储存的
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2024-04-14 11:52:59
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YCrCb
YCrCb在视频压缩和一些数字图像处理中使用得比较多，是一种基于人眼感知的颜色空间。 在OpenCV中，从RGB空间转换到YCrCb空间的公式如下： 注意从RGB到YcrCb的公式并不是唯一的， // Y = 0.2990R + 0.5870G + 0.1140B /
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2024-02-26 18:28:50
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准备条件：ARM-A8通过V4l2连接USB摄像头，并通过初始化及相关工作（这写在以后回来记录）项目进展：在通过USB摄像头经过read_frame()之后得到的图片数据是YUY2格式的，通常USB摄像头都是YUY2(也可以说是YUYV)的，之后我的项目需要在QT上显示，以确保之后的使用openCV进行人脸识别。问题：现在遇到的问题是：需要把YUY2格式的buffer中的数据转化位RGB24的格式
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2024-04-03 19:20:25
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更新答案信息here告诉我，Android NV21图像与所有Y(亮度)值连续存储，并以全分辨率采样，然后以V和U采样交错存储，分辨率为1/4(高度的1/2乘以宽度的1/2)。我在下面创建了一个虚拟的NV21帧，并将其转换为OpenCV BGR格式，这也确认了布局和OpenCV解释它的方式。下面所有的代码都是按从上到下的顺序工作的，所以只需删除图像并将所有行合并在一起就可以生成一个Python脚本
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2024-04-11 14:30:40
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网上移植Opencv到ARM+linux上的教程很多，叫我们如何把OV9650采集的数据传递给opencv使用的教程也很多，但是说的模棱两可，没有一个确切的说法。我在这里总结一下。 一般我们OV9650采集的数据得先经过OpenCV处理以后才会给qt显示，所以要转换两次：第一次是OV9650采集的数据要放到IplImage结构里面，这样
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2024-04-16 10:41:53
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文章目录一. 通道交换① Opencv中的通道顺序② 通道交换的代码示例二. 灰度化三. 二值化(Thresholding)四. 大律法进行二值化(Otsu' Method)① 大律法简介② 计算方法③ 代码实现五. RGB和HSV的转换① HSV模型简介② RGB转换为HSV③ HSV转换为BGR 一. 通道交换① Opencv中的通道顺序
Opencv中的通道顺序是BGR的顺序在Python
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2024-03-18 09:10:18
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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,
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2024-06-18 19:31:23
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YUV格式解析1（播放器——project2） 根据板卡api设计实现yuv420格式的视频播放器 打开*.mp4;*.264类型的文件，实现其播放。 使用的视频格式是YUV420格式
YUV格式通常有两大类：打包（packed）格式和平面（planar）格式。前者将YUV分量存放在同一个数组中，通常是几个相邻的像素组 成一个宏像素（ma
