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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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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目录一、RGB文件转YUV文件1.理论部分2.代码部分main函数rgb2yuv.cpprgb2yuv.h运行结果二、BMP文件转YUV文件1.理论部分BMP文件的简要介绍BMP文件的组成结构BMP转YUV文件实现过程2.代码部分运行结果一、RGB文件转YUV文件1.理论部分Y = 0.2990 R + 0.5870 G + 0.1140 BR-Y = 0.7010 R - 0.5870
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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Opencv入门系列三主要内容：色彩空间类型色彩空间之间的转换实例分析HSV色彩空间标记特地颜色1.色彩空间类型RGB色彩空间GRAY色彩空间（灰度图像）XYZ色彩空间YCrCb色彩空间HSV色彩空间HLS色彩空间CIELab*色彩空间CIELuv色彩空间Bayer色彩空间不同的色彩空间擅长处理不同的问题。1.1 Gray色彩空间GRAY：灰度图像，其中灰度值由0-255构成八位二进制数。RGB图
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2024-05-09 15:33:40
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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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在图像处理领域，使用 Python 和 OpenCV 库进行不同颜色空间之间的转换是一个常见的需求。在这个系列中，我们将探讨如何将二值图像转换为 RGB 图像，以便更好地进行后续的图像处理和分析。下面我们将详细记录解决这一问题的过程，涵盖从背景定位到生态扩展的各个方面。
### 背景定位
在计算机视觉应用中，有时我们需要将二值图像（黑白图像）转换为 RGB 图像，以便于进一步处理或显示。此过程
在进行计算机视觉处理时，利用Python的OpenCV库，我们常常会遇到如何将二值图像转换为RGB图像的问题。这个问题的场景通常出现在需要对二值图像进行进一步处理或者可视化展示的场合。如果我们没有清晰的方法，可能会导致处理不当或者结果不理想，影响后续的分析或展示。
```mermaid
quadrantChart
title 问题严重度评估
x-axis 影响程度
y-a
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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目录一、图像线性混合1、原理及函数介绍2、代码 3、图像二、亮度和对比度增强1、概念（亮度和对比度）2、原理3、单通道处理（灰度图）代码： 效果：4、多通道处理（彩图）代码：效果：5、代码（自实现）三、线性变换API 代码 线性变换总代码四、图像的加减乘除1、加2、相减3、相乘4、相除图像的加减乘除总代码五、图像的逻辑与或非1、逻辑与2、逻辑或3、逻辑非逻辑
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2024-04-26 22:16:51
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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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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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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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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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图像处理的一个主要目的便是把图像数据进行简化和提取。 图像的灰度化和图像的阈值化是常用的两种简化处理方法。图像的灰度化处理是指把图像从三维彩色空间降到一维的灰度空间，在OpenCV中实现起来很简单，用函数cvtColor()就能实现,关于函数cvtColor()的使用，可以参见我的另两篇博文，链接分别如下：https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/detail
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2024-04-01 09:30:27
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好久没有写博客了，近期在看OpenCV。于是动手写了个简单的RGB调色器，在终端实时输出RGB的值。通过这个程序学习滑动条的使用。程序中主要用到cvCreateTrackbar ，其使用方法例如以下： cvCreateTrackbar 创建trackbar并将它加入到指定的窗体。 CV_EXTERN
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2017-05-18 17:08:00
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2评论
# Python使用OpenCV获取图像像素RGB值
在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV是一个非常强大的库，提供了各种功能来处理图像和视频数据。在本篇文章中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV来获取图像的像素RGB值。
## 安装OpenCV
首先，我们需要安装OpenCV库，可以通过pip来安装：
```bash
pip install opencv-python
```
原创
2024-03-08 06:42:48
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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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