1.颜色空间转换常用到的就两种：BGR↔Gray 和 BGR↔HSV要用到的函数是：cv2.cvtColor(input_image ，flag)，其中 flag就是转换类型。对于 BGR↔Gray 的转换，我们要使用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2GRAY。 同样对于 BGR↔HSV 的转换，我们用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2HSV。mask = cv2.in
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2023-10-26 20:20:53
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计算机视觉基础知识1.|图像的最小单元-像素 在计算机中像素的值通常是用8位的无符号整型表示，取值范围是O-255。 假设图片的颜色变化从黑到白分成256级，这种类型的图片就是我们常说的黑白图片，也叫作单通道图片。 2. RGB三原色 我们生活中的图像都是有RGB三原色构成的︰R是Red红色，G是Green绿色，B是Blue蓝色。在计算机中RGB这三个颜色的取值通常也是在0-255之间。彩色图片有
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2024-10-26 09:08:38
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【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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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
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2023-10-03 19:37:53
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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
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2024-01-18 21:43:45
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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
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2023-10-16 19:32:10
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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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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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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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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。
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2024-07-29 12:20:10
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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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2024-07-25 09:47:14
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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
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2023-09-25 09:13:28
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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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# 拆分整数def split_integer(m, n):
assert n > 0
flag = 1
if m < 0 :
flag = -1
quotient = (m*flag) //n #int(m / n)
remainder = (m*flag) % n
if remainde
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2023-05-18 14:05:37
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Python实例：含有多种分割符字符串拆分方法的详细解析问题描述一、理解几个重要的内置函数1.1 split函数1.2 extend函数1.3 lambda匿名函数1.4 map函数二、含有多种分割符字符串拆分方法2.1 直观编程实现方式2.2 封装成函数的实现方式 问题描述比如，我们想要把如下的字符串，拆分成不同的字段，该字符串包含多种不同的分割符，例如：String_test = 'Xiao
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2023-08-31 08:32:33
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python list 合并连接字符串的方法更新时间：2013年03月09日 22:02:18 作者：python 列表合并字符串，我们一般会用到字符串的join方法来操作。下面通过代码的形式，详细的说下list怎么拼成字符串？相关文章这篇文章主要介绍了Python实现PS图像调整之对比度调整功能,结合实例形式分析了Python实现PS图像对比度调整的原理、实现方法及相关操作技巧,需要的朋友可以参
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2024-08-06 11:42:11
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2023-07-26 22:51:04
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