# 实现Python opencv颜色翻转
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python opencv库实现颜色翻转功能。在这篇文章中，我会首先介绍整个实现颜色翻转的流程，并逐步详细说明每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
### 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入opencv库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 颜色
原创
2024-04-22 03:57:18
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本文主要参考 ： 计算机视觉life, 仅作笔记用旋转矩阵旋转矩阵的概念，参考一个视频 在这里 二维向量p 逆时针旋转θ的旋转矩阵为三维旋转OpenCV和MATLAB中都有专门的罗德里格斯函数, 对这个公式讲解的很清楚旋转矩阵有几个重要性质：旋转矩阵R具有正交性，R和R的转置的乘积是单位阵，且行列式值为1旋转矩阵R的逆矩阵表示了一个和R相反的旋转旋转矩阵R通常和平移向量t一起组成齐次的变换矩阵T，
import cv2 as cvimport numpy as npdog = cv.imread('imgs/dog.jpeg')# 缩小指定大小new = cv.resize(dog,(600,400))# 缩小一半new = cv.resize(dog,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv.INTER_AREA)# 上下翻转new2 = cv.flip(n
原创
2023-02-01 11:59:25
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快过年了，各种互联网产品都出来撒红包。某宝一年一度的集五福（shua hou）活动更是成为每年的必备活动。虽然到最后每人大概也就分个两块钱，但作为一个全民话题，大多数人还是愿意凑凑热闹。毕竟对于如今生活在大城市的人来说，集福领红包和空荡的地铁车厢或许已是最大的“年味”了。既然是凑热闹，怎么能少得了我。前年过年发过一篇：《一行代码扫出“敬业福”》，介绍的是 OCR 文字识别的使用。今年再来对“福”字
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2024-09-12 16:04:38
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基于OpenCV的图像翻转和镜像本期，我们将解释如何在Python中实现图像的镜像或翻转。大家只需要了解各种矩阵运算和矩阵操作背后的基本数学即可。 01. 依赖包要求NumPy —用于矩阵运算并对其进行处理。OpenCV —用于读取图像并将其转换为2D数组（矩阵）。Matplotlib —用于将矩阵绘制为图像。对于这个小型项目，我使用了著名的Lena图像，该图像主要用于测试计算机视觉模型
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2023-07-04 09:37:35
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图像的几何变换是图像处理的基础之一，通过几何变换不仅可以产生一些特殊的效果，而且可以简化图像处理过程和分析程序。图像的几何变换最重要的特征是仅改变像素的位置，而不改变图像的像素值。图像的几何变换按性质可以分为图像的位置变换(平移、镜像、旋转)、图像的形状变换(放大、缩小、错切)等基本变换,以及图像的复合变换等。缩放原理:设原图像中的点 (,) 按一定比例缩放后，在新图像中的对应点为 P(x,y),
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2024-02-29 22:05:11
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在本教程中，我们将学习Computer Vision中使用的流行色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。 1975年，匈牙利专利HU170062引入了一种难题，在43,252,003,274,489,856,000（43亿亿）种可能性中，只有一种正确的解决方案。到2009年1月，这项被称为“魔方”的发明席卷全球，销量超过3.5亿。 因此，有位同学又建立基于计
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2024-04-07 20:50:53
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默认基础变换模糊 锐化色彩分层傅里叶变换 高通低通图像序列转换为视频人脸识别import opencv as cv2
img = cv2.imread('test.jpg') # imwrite('test.jpg',img)
cv2.imshow('test',img) # cv2 默认 BGR，plt 默认 RGB
# 同理 plt.imshow(img) # 可翻转 pltimg = img
OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换 目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.1 侵蚀与膨胀3.2 开运算与闭运算3.3 顶帽与黑帽3.4 结构元素 1. 图像阈值关于图像阈值主要涉及到两个函
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2024-07-20 17:10:40
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在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C ++和Python分享演示代码。 RGB色彩空间 RGB颜色空间具有以下属性 1. 它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。 2. 三个通道通过照射到表面的光量相关联。 让我们将这两个图像分成R，G和B分量并观察它们以更深入地了解色彩空间。 图1：RGB颜色空间的不同通道：蓝（B
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2024-04-29 12:57:28
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前言还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路里面用到了距离变换，连通区域计算，还是归一化等一些API，比较烦所，其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作，需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开，上一章中我们学习了In
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2024-02-26 16:55:55
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使用OpenCV基于特定的色彩范围进行图像分割操作
一、遍历图像实现色彩掩码本节我们实现这样一个算法，我们指定某种颜色和一个阈值，根据输入图片生成一张掩码，标记符合的像素（和指定颜色的差异在阈值容忍内）。源代码如下，我们使用一个class完成这个目标，其指定了两种构建函数，并通过逐像素扫描的形式生成掩码（process成员函数）。另外，本class做了仿
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2024-06-12 05:39:04
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#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/ma1.png"); cv::
原创
2022-01-25 13:55:12
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图片的翻转_opencv 备注：用opencv的cvFlip函数可以完成图片的翻转，当然了，直接操作图片的位数据的话也可以完成翻转，以后希望有机会去研究下 直接操作图片的位进行翻转 的步骤。直接将图像采集卡采集的图像cvShowImage出来的是反着的图像，也就是图像采集卡采集的图像是以左下角为原点的，而窗口显示的图像原点是左上角，相当于是关于X轴翻转了。在显示图像之前使用cvFlip
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2023-05-16 15:29:04
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1 图像色彩空间转换常见的色彩空间有HSV、RGB和YCrCb三种： RGB的色彩空间是设备独立的，不受设备不同的影响，取值范围在0-255。HSV色彩空间对计算机友好，H取值0-180，SV取值0-255。YCrCb色彩空间，Y表示信息，CrCb可以被压缩。 图像从一个色彩空间之间可以变换，但是可能存在如下问题：是否可以从一个色彩空间转换到另一个色彩空间是否存在信息传递和损失这一过程是否可逆Op
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2024-03-18 20:23:04
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机器视觉之OpenCV教程图像容器Mat类基础一（二）
一、Mat像素点的存储方法色彩空间是指我们通过组合颜色分量来对各种颜色编码 灰度图像： 从黑到白 ，逐渐过渡 ， 划分成若干灰度级别彩色图像RGB模型： rgb是最常用的颜色模型 ， 人类就是这样感知 光线的 ， 在OpenCV中通道顺序是（blue 、 green 、 red）。彩色图像HSV和 HLS模型：是更贴近自然的颜色模
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2024-03-25 20:19:45
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彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
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2024-03-19 09:11:46
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一、BGR颜色空间在opencv中，硬件所使用的颜色顺序为BGR，而非RGB，虽然排序有所不同，但是在进行图像操作的时候会有很大的区别，BGR颜色空间分别对应蓝、绿、红；这三种颜色的排列组合可以组成人眼所看到的所有颜色，如图2.1： 二、HSV颜色空间HSV分别对应色度、饱和度、亮度，HSV颜色空间数据分明，适合计算机处理数据，HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用
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2024-03-17 13:57:28
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文章目录1 OpenCV的色彩空间1.1 RGB和BGR1.2 HSV, HSL和YUV1.2.1 HSV(HSB)1.2.2 HSL1.2.3 YUV1.3 色彩空间的转换2 OpenCV的重要数据结构--Mat2.1 Mat介绍2.2 Mat拷贝2.3 访问图像(Mat)的属性2.4 通道的分离与合并 1 OpenCV的色彩空间1.1 RGB和BGR最常见的色彩空间就是RGB, 人眼也是基于
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2024-03-14 07:16:02
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机器学习中的一个比较常用的算法SVM，Support vector machine，支持向量机，具体说明可以看维基百科http://zh.wikipedia.org/wiki/SVM。本文主要对SVM在OpenCV中的应用进行一些说明。1、首先是SVM的构造原文这样说http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/support_vector_machines.html
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2024-06-14 10:37:20
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