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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本篇博客主要介绍利用OpenCV工具提取一幅图像中的颜色直方图特征。所谓颜色直方图，指的是一幅图像中的颜色分布，与图像中的特定的物体无关，只是用来表示人的眼睛观察到的图像中的颜色分布情况，例如说，一幅图中红色占了多少比例，绿色占了多少比例等。
我们知道，计算机色彩显示器采用R、G、B相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生色彩。在RGB颜
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2020-04-29 14:17:00
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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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#include #include "opencv2/core/core
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2023-05-16 15:20:35
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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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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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HighGUI模块为高层GUI图形用户界面模块，包含媒体的输入输出、视频捕捉、图像和视频的编解码、图形交互界面的接口等。在本章中，我们将学到：图像的载入、显示和输出到文件的详细分析滑动条的创建和使用OpenCV中的鼠标操作1、图像的载入与显示概述 在新版的opencv2中，最简单的图像载入和显示只需两句代码，非常便捷。这两个行代码分别对应两个函数：imread()和imwrite()。 1.1
目录一、基础理论1、Hue（色相）2、Value（明度）3、Saturation（饱和度）二、hsv三通道及单通道效果三、*args && **args*args：**args： 四、滚动条控制h、s、v（min && max）1、创建滚动条 API2、回调函数 -- 阈值设置APIinRange()3、回调函数 -- 感兴趣值 API
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2024-05-07 11:59:28
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一、色彩空间的定义在色彩学中，人们建立了多种色彩模型，以一维、二维、三维甚至四维空间坐标来表示
某一色彩，这种坐标系统所能定义的色彩范围即色彩空间二、常见的色彩空间RGB(Red, Green, Blue)【R G B 取值范围都为0~255】ＨSV(Hue, Saturation, Value)【H:0~180 S:0~255 V:0~255】 HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。圆锥
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2024-04-09 09:39:29
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颜色空间色彩空间变换人眼的色彩空间是RGB，OpenCV默认使用BGROpenCV最常用的是HSV(Hue, Saturation, Value 色调，饱和度，明度)色彩空间。视频为了节省存储，使用的是YUV做移动端开发时，适配问题就需要根据手机屏幕色彩空间的不同来进行调整。HSVHue色相，是360度的一个扇面，不同度数对应不同色彩。Value，明度，即是圆柱体的高，越靠近圆柱体底部，越暗呈现黑
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2024-04-03 06:43:35
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opencv 中有几百种颜色空间，可通过如下方式获取；flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR')]
print(len(flags)) # 296 种其中最常用的是 gray 和 hsv 空间； 颜色空间转换opencv 直接读取图片是 RGB 空间，使用 cvtColor 转换到 其他空间def cv
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2024-10-28 06:53:21
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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
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2024-11-01 07:46:19
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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
# Python中HSV图像转BGR的实现与应用
在图像处理领域，颜色空间的转换是一项常见的操作。HSV（Hue, Saturation, Value）和BGR（Blue, Green, Red）是两种常用的颜色空间表示方法。HSV颜色空间以色调、饱和度和亮度三个维度来描述颜色，而BGR颜色空间则是基于红、绿、蓝三个颜色通道的强度来表示颜色。本文将介绍如何在Python中实现HSV图像到BGR图
原创
2024-07-17 04:24:36
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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
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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数据的读取cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像import cv2
img = cv2.imread('E:/opencv/open-cv/2-7/cat.jpg',1)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()cv2.imread()读取图片，当括
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2024-02-27 17:52:02
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# Python调整图像的HSV
在图像处理领域，HSV（色相、饱和度、亮度）是一种常用的颜色空间，与RGB颜色空间相比，HSV更符合人类对颜色的感知。在Python中，我们可以使用OpenCV库来调整图像的HSV值，从而改变图像的颜色效果。
## HSV颜色空间介绍
在HSV颜色空间中，色相（Hue）表示颜色的种类，取值范围为0到360度；饱和度（Saturation）表示颜色的纯度，取值
原创
2024-05-10 06:43:37
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在图像处理的应用中各种色彩空间的转换非常重要，尤其是RGB与HSV(HIS)空间相互转换，H(色调)S(饱和度)V(亮度)。图像色彩空间转换RGB:• RGB颜色模型称为与设备相关的颜色模型，RGB颜色模型所覆盖的颜色域取决于显示设备荧光点的颜色特性，与硬件相关。 • 使用最多，最熟悉的颜色模型。它采用三维直角坐标系。红、绿、蓝原色是加性原色，各个原色混合在一起可以产生复合色。 • R
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2023-10-12 05:49:35
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如果图像的灰度值集中在某一区间，则不利于我们对图像的观察，这时候我们可以对图像作灰度拉伸处理。可以把灰度值拉伸到0~255，比如博文 就是将灰度值拉到了0~255。当然也可把图像的灰度值拉伸到指定的区间。具体思路如下：对灰度值设置上下两个阈值，分别记为iLow和iHigh，小于iLow的像素点的灰度值置为0，大于iHigh的灰度值置为255，位于[iLow iHigh]区间内的点用式子s
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2024-03-20 10:02:27
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