【OpenCv 4 Python 3.7】色彩空间（颜色转换）
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2023-06-17 16:35:46
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python第三方库——pillow库PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用，因此广受开发人员的使用。它提供了广泛的文件格式支持、强大的图像处理能力、主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。pip install pillow1、图像处理的基本知识1.1图像的RGB色彩模式R
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2023-06-15 10:11:28
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python实现颜色RGB转换颜色16进制超级简单的实现过程#coding:utf-8
def RGB_to_Hex(tmp):
rgb = tmp.split(',')#将RGB格式划分开来
strs = '#'
for i in rgb:
num = int(i)#将str转int
#将R、G、B分别转化为16进制拼接转换并大写
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2023-06-26 22:45:56
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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
参考链接： Python面向对象编程Python 是支持面向对象的，很多情况下使用面向对象编程会使得代码更加容易扩展，并且可维护性更高，但是如果你写的多了或者某一对象非常复杂了，其中的一些写法会相当相当繁琐，而且我们会经常碰到对象和 JSON 序列化及反序列化的问题，原生的 Python 转起来还是很费劲的。 可能这么说大家会觉得有点抽象，那么这里举几个例子来感受一下。 &nb
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2023-09-12 23:11:23
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Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作颜色与RGBA值计算机通常将图像表示为RGB值，或者再加上alpha值（通透度，透明度），称为RGBA值。在Pillow中，RGBA的值表示为由4个整数组成的元组，分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红色，因为R分量最大，G、B分量为0，所以呈现出来
rgb与hsi空间详解及其相互转化1. 彩色图像的颜色空间1.1 RGB颜色空间1.2. HSI颜色空间2. RGB颜色空间与HSI颜色空间之间的转换2.1 RGB颜色空间转换到HSI颜色空间2.2 HSI颜色空间转换到RGB颜色空间 效果图： 原图----------- rgb->hsi ----------- 加入噪声后hsi->rgb实现代码：rgb图片到hsi图片并加入噪声的
颜色是我们对到达视网膜的各种频率的光的感觉。我们的视网膜有三种颜色感光视锥细胞，负责接收不同频率的光。这些感光器分类分别对应于红、绿和蓝三种颜色。人眼可以觉察的其他颜色都能由这三种颜色混合而成。 在计算机中，颜色通常用RGB（red-green-blue）值表示，这其实是三个数字，说明了每种原色的相对份额。如果用0到255的数字表示一种元素的份额，那么0表示这种颜色没有参与，255表示它完全参与
Python 是支持面向对象的，很多情况下使用面向对象编程会使得代码更加容易扩展，并且可维护性更高，但是如果你写的多了或者某一对象非常复杂了，其中的一些写法会相当相当繁琐，而且我们会经常碰到对象和 JSON 序列化及反序列化的问题，原生的 Python 转起来还是很费劲的。首先让我们定义一个对象吧，比如颜色。我们常用 RGB 三个原色来表示颜色，R、G、B 分别代表红、绿、蓝三个颜色的数值，范围是
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2023-07-28 10:45:18
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原理将 RGB 全彩色转换为 RGB 稳定色涉及到对颜色空间的理解和操作。RGB 全彩色是指在 RGB 颜色模型中，可以通过组合红色、绿色和蓝色这三种颜色的不同强度来生成各种颜色。而 RGB 稳定色通常指的是一组在特定环境下表现出视觉稳定性的颜色，这些颜色在不同的显示设备或不同的观看条件下保持一致的视觉效果。 原理主要包含以下几点颜色校正: 考虑到不同显示设备（如显示器、打印机等）有不同的颜色表现
Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作方法颜色与RGBA值计算机通常将图像表示为RGB值，或者再加上alpha值(通透度，透明度)，称为RGBA值。在Pillow中，RGBA的值表示为由4个整数组成的元组，分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红色，因为R分量最大，G、B分量为0，所以呈现
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2023-08-17 16:49:38
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原理RGB图像： RGB图像就是常见的数字图像,它采用红色®、绿色(G)、蓝色(B)三原色的强度来表示每个像素的颜色信息。 RGB图像的几个关键特征和原理:颜色空间:RGB图像使用RGB三原色颜色空间来描述图像中的颜色信息。每个像素用红色、绿色、蓝色三个颜色通道的强度值来表示。像素表示:图像由一定大小的矩阵描述,每一个矩阵元素称为一个像素,每个像素用三个颜色通道(R、G、B值)来表示该位置的颜色。
图像的基础操作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BGR转RGB图像扩边（边界填充）一、获取并修改像素值注意： Numpy 是经过优化了的进行快速矩阵运算的软件包。所以我们不推荐逐个获取像素值并修改，这样会很慢，能有矩阵运算就不要用循环。import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
对比度调节 改变图像对比度原理：gbr色彩空间——以127为分界线，小于127的会越小，大于127的会越大达成“亮的越亮，暗的越暗”的效果图像灰度化：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。0%的灰度RGB数值是255,255,255；1%灰度的RGB数值是253
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2023-08-31 19:51:42
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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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问题描述1、对一张给定的图片，使用python实现K-means聚类算法，对该图片的颜色进行聚类，需要给出聚类的个数 2、计算图片的信息熵，然后对其进行颜色聚类，最后对颜色进行Huffman编码，结果表示为 一个三列的表格，其中第一列为颜色RGB（或BGR）代码，第二列为该颜色出现的概率，第三列为对应颜色的Huffman编码。 文章目录问题描述K-means信息熵Huffman编码对图片使用K-m
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2023-07-26 22:51:04
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python图像处理-pillow库一、图像处理基本知识二、打开显示图片三、图像混合四、图像复制、缩放、剪切、粘贴五、图像旋转、格式转换、分离合并六、图像滤镜七、图片合成八、调整图像色彩总结 一、图像处理基本知识图像色彩模式： RGB：通过三种不同的颜色通道变化和叠加到各种颜色，其中： R–(Red)红色 范围：0-255 G–(Green)绿色 范围：0-255 B–(Blue)蓝色 范围：0
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2023-08-16 08:27:33
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一、RGB概述RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB 即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。二、RGB格式简单来讲，RGB在计算机中的表示主要分为两大类，一种是索引形式，一种是像素形式：1. 索引格式索引格式是计算机早期
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2023-08-28 19:18:48
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img.set_cmap(‘gray’) # ‘hot’ 是热量图
plt.show()3.将 RGB 转为灰度图matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个：
def rgb2gray(rgb):
return np.dot(rgb[…,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
gray = rgb2gray(lena)也可以用 pl
