图像是由一个一个的像素组成的，每个像素又是由一个个不同的颜色值（OpenCV中为bgr模式）组成，其中每个颜色通道的值均为0-255。 所谓图像的颜色反转，就是将每个颜色通道值用255减去原通道值，得到一个新的颜色通道值，再重新组合成新的bgr颜色通道产生新像素而形成新的图像。举个极端的例子，比如一
原创
2022-02-24 16:21:34
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最终效果：原图：当原图有以下特点时，效果更好：图像没有曝光过度，在天空和前景之间有明显的分界线，一条直射过来的光源具体步骤：一、添加一个“色相/饱和度”调整图层。单击带有左右箭头的小手图标，然后在图像中的蓝色天空区域单击。将明度调整到-50，使天空变暗。二、添加一个“亮度/对比度”调整图层。将亮度设置为-50，使整个图像变暗。三、电影制片厂一般利用颜色查找表来实现各种调色效果。颜色查找表是一个可以
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2023-09-24 06:56:38
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# 利用Python实现黑白颜色反转
在图像处理的世界里，颜色反转是一个基础而实用的技术，尤其是在处理黑白图像时。本文将一步步教你如何在Python中实现黑白颜色反转。我们将使用流行的图像处理库`PIL`（Python Imaging Library，现称为`Pillow`）。下面是实现黑白颜色反转的流程。
## 实现流程
| 步骤 | 操作
原创
2024-10-27 03:40:16
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在处理图像时，我们可能会遇到需要进行色彩反转的场景，比如让图像的颜色达到独特的视觉效果。本文将详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 实现色反转的过程，同时强调相关的技术细节。
首先，让我们了解一下与此有关的协议背景。从网络协议的角度来看，图像处理涉及多个层。以下是课程教科书中提到的关于 OSI 模型的四象限图：
```mermaid
quadrantChart
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# Python OpenCV镜像反转
在图像处理中，镜像反转是一种常见的操作，它可以水平或垂直翻转图像。这种操作常用于图像增强、数据准备和计算机视觉任务中。Python的OpenCV库提供了简单而强大的功能，方便我们对图像进行各种操作，包括镜像反转。
本文将介绍如何使用Python的OpenCV库实现图像的镜像反转。我们将首先了解一下OpenCV库的基本概念和安装方法，然后详细说明如何实现镜
原创
2023-09-13 15:06:19
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# 使用Python和OpenCV实现图像反转
在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的任务。图像的反转是一种简单但非常实用的处理方式，常用于数据增强或图像预处理。在本教程中，我将向你展示如何使用Python和OpenCV库实现图像反转。我们将逐步进行，确保你能理解每一个步骤。
## 流程概述
在开始之前，了解整个流程是很重要的。下面是实现图像反转的大致步骤：
| 步骤编号 | 任务
# Python OpenCV 黑白反转的使用
## 引言
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的子领域。其中，图像的黑白反转是一项常见的操作，常用于图像增强、特征提取和图像分析等任务。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库实现黑白反转，并为您提供一个完整的代码示例以及相关的类图和状态图，以便于更好地理解。
## OpenCV 简介
OpenCV（Open Source C
原创
2024-09-21 05:29:00
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PS常用快捷键总结
1. 历史记录
ctrl+z ：只能还原一步操作
ctrl+a
# 使用OpenCV进行黑白反转的图像处理指南
## 引言
在数字图像处理领域，图像的黑白反转（或称为色彩反转）是一项常见且实用的操作。它可以将图像中的黑色区域变为白色，而白色区域则变为黑色。这一技术在打印、照片编辑和图像分析等多个领域都有广泛应用。本文将详细介绍如何使用Python中的OpenCV库实现图像的黑白反转，并提供相关的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV是一个开源
1. 学习目标学习旋转矩阵；学习使用 OpenCV 的 cv.warpAffine 函数进行图片的旋转；学习使用 OpenCV 的 cv.getRotationMatrix2D 来计算不同旋转中心的不同角度的 MAR 旋转变换矩阵；学习使用 OpenCV 的 cv.rotate 进行特殊角度的旋转（90，180，270 度）。2. 不同中心的旋转矩阵计算2.1 图像以原点 (0, 0) 为中心图像
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2023-06-07 10:00:00
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文章目录前言一、灰度变换1.灰度反转2.对数变换3.冥律（伽马）变换二、opencv函数笔记1.cvtColor函数2.normalize函数3.convertScaleAbs函数 前言数字图像处理c++ opencv（VS2019 opencv4.53）持续更新一、灰度变换灰度变换原理：利用变换函数T将原图像素灰度值r映射为像素值s。1.灰度反转灰度反转：将亮暗对调，可以增强图像暗色区域中的细
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2023-12-01 09:19:16
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1.视频读取首先把视频读取进来，因为我测试的视频是4k的所以我用resize调整了一下视频的分辨大小cap = cv2.VideoCapture('video/小路口.mp4')
while True:
ret,frame = cap.read()
if ret == False:
break
frame = cv2.resize(frame,(1920,1
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2023-08-23 15:46:19
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重要的函数：HSV颜色图像这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）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°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°饱和度S:饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的
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2023-10-20 11:10:50
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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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2023-09-30 10:37:19
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Python+OpenCV进行图像的基本处理HSV颜色模型理论cv2.imread()读入图像cv2.cvtColor(p1,p2) 颜色空间转换plt.imshow()图片显示cv2.inRange()提取图片中指定颜色的部分cv2.threshold()将一幅灰度图二值化cv2.Canny()边缘检测cv2.GaussianBlur()高斯滤波、高斯模糊 HSV颜色模型理论HSV(Hue,
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2023-12-14 01:56:56
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是一个很强大的框架。
它可以让你简单地应用各种滤镜来处理图像，比如修改鲜艳程度, 色泽, 或者曝光。 它利用GPU（或者CPU，取决于客户）来非常快速、甚至实时地处理图像数据和视频的帧。多个Core Image滤镜可以叠加在一起，从而可以一次性地产生多重滤镜效果。这种多重滤镜的优点在于它可以生成一个改进的滤镜，从而一次性的处理图像达到目标效果，而不是对同一个图像顺序地多次应用单
Canvas 颜色翻转
原创
2021-06-04 17:20:47
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文章目录OpenCV-Python：IV OpenCV中的图像处理13 颜色空间转换13.1 转换颜色空间13.2 物体跟踪13.3 怎样找到要跟踪对象的 HSV 值？ OpenCV-Python：IV OpenCV中的图像处理13 颜色空间转换目标 • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换，比如从 BGR 到灰度图，或者从BGR 到 HSV 等。 • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中
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2023-08-23 14:14:20
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主要内容有：图像及视频的读取和保存、图像显示、转换灰度图、图像截取、颜色通道提取和组合那我们开始吧。1. 图像操作首先我们导入opencv库，彩色图像一般都是由RGB(红绿蓝)三颜色通道构成，灰度图只有一个颜色通道即暗亮度。在opencv中，图像的读取格式是BGR；在matplot中，图像保存格式是RGB。用opencv的绘图方法和matplot的绘图方法展现出来的图可能会有颜色上的出入，这需要注
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2023-09-15 15:42:50
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学习笔记前言一.颜色空间1、RGB颜色空间2.YUV颜色空间3. HSV颜色空间4. Lab颜色空间5. GRAY颜色空间二 .不同颜色空间之间的互相转化2.1 代码示例Convert_color.py2.2 结果展示:三.多通道的分离与合并3.1 分离函数3.2代码示例split_and_merge.py3.3 运行结果: 前言要求opencv版本4.1.2.30(4.x >=版本)，我
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2023-08-02 13:29:27
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