OpenCV 学习笔记day12-roi区域提取函数inRange()代码 day12-roi区域提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 先通过cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像（色彩对比度比较高），然后通过inRange()函数获得ROI区域的Mask，再利用bitwise_not()函数取反
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2023-12-24 14:37:28
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## 提取图像中红色区域的步骤
在Python中提取图像中的红色区域可以通过以下步骤来实现：
1. 导入必要的库
2. 读取图像文件
3. 将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间
4. 提取红色区域的掩码（mask）
5. 将掩码应用于原始图像
6. 显示提取的红色区域图像
下面是每一步需要做的事情以及对应的代码：
### 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入必要的库，包括`cv2
原创
2023-11-14 14:03:59
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一、image中RGB通道提取，直接上代码很简单import cv2
Import sys
import numpy as np
image = cv2.imread(sys.argv[1], cv2.IMREAD_COLOR)
b = image[:, :, 0]
g = image[:, :, 1]
r = image[:, :, 2]也可以直接用opencv的split函数(b, g, r)
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2023-08-28 09:58:23
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# 如何使用Python PIL提取图像中的红色区域
## 整体流程
```mermaid
journey
title 教小白提取图像中的红色区域
section 了解需求
开发者确认小白需要提取图像中的红色区域
section 学习PIL库
开发者介绍PIL库的基本使用方法
section 实现代码
开发者指导小
原创
2024-03-06 05:08:33
129阅读
HOG特征一、什么是HOG特征是关于目标区域梯度方向的特征是一个向量 二、如何提取HOG特征图片归一化处理，减弱光线、阴影等影响图像梯度计算，一般用卷积方法，水平模板为[-1,0,1]，竖直模板为[-1,0,1]T，看到这个，很容易联想到边缘检测，实际上，这个梯度很大程度上就代表了图像的边缘轮廓信息统计梯度方向，将目标窗口（win：64*128）继续细分为块（block：16*16），而
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2024-05-28 08:20:29
64阅读
# Python 提取红色的科学探索
在计算机视觉和图像处理中，提取特定颜色的区域是一个常见的任务。对于很多应用而言，如视觉跟踪、物体检测等，提取图像中的红色区域会是一个重要的步骤。本文将用 Python 和 OpenCV 库演示如何从图像中提取红色部分，帮助大家更好地理解这一过程。
## 环境准备
首先，我们需要安装必要的库。我们可以使用 `pip` 来安装 OpenCV：
```bas
原创
2024-08-06 09:09:25
100阅读
# 使用 Python 提取图像中的红色
在图像处理领域，提取特定颜色是一项常见的任务。对于新手来说，使用 Python 来做到这一点并不难。本文将介绍怎样使用 Python 中的 OpenCV 库来提取图像中的红色部分。我们会按照以下流程执行这个任务。
## 流程步骤
以下是实现“提取红色”的具体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 06:21:52
102阅读
1、ps打开印章图片、框选印章2、选择 ---->色彩范围，用吸管选择印章上的红色，调整颜色容差至黑白明显，点击确定。ctrl + j复制图层3、裁剪工具裁剪印章部分，隐藏背景图层（点背景旁边的小眼睛）4、CTRL+shift+ s另存为PNG格式（因为只有PNG格式可以保留没有像素的图片）5、打开word文档 插入图片，选择衬于文字上方
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2023-07-17 12:48:22
705阅读
cv2.line(img, (x, y),((pt[0]),(pt[1])), (0, 0, 255),1)#画半径
text = "(" + str(pt[0]) + ", " + str(pt[1]) + ")"#添加的文字
cv2.putText(img, text, (pt[0]+10, pt[1]+10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.5, (255, 255,
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2024-08-09 20:05:41
42阅读
python3字符串内括号匹配分析器 匹配分析字符串内括号的匹配闭合情况,可通过print打印匹配情况，高亮显示错误处。思路，遍历字符串，检测到起始括号后加入到open队列中（位置,字符），检测到闭合括号后检测队列最后一位是否是对应的起始括号，是则open队列最后一位出列，否则把为匹配起始的符号进入close括号队列记录（位置，字符），遍历完成后，如果open,close队列均为空则符合匹配规则，
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2024-09-06 09:55:21
35阅读
# Python红色印章提取
在数字化时代，随着科技的发展，越来越多的企业和政府开始使用电子文档来处理和存储重要的文件。然而，电子文档的一大难题是如何确认文档的真实性和完整性。为了解决这个问题，数字签名和印章技术应运而生。
数字签名是一种用于确认电子文档真实性和完整性的技术，它使用非对称加密算法来生成和验证签名。在数字签名中，签名者使用自己的私钥对文档进行加密，然后将加密后的结果作为签名附加到
原创
2023-09-04 19:00:04
977阅读
# 使用Python提取图像中的红色部分
在图像处理领域，提取特定颜色，例如红色，是常见的任务之一。本文将带你逐步实现这一目标，使用Python编程语言和OpenCV图像处理库。我们将从流程概述开始，然后逐步分析每一步的代码实现。
## 流程概述
为了提取图像中的红色部分，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------
原创
2024-09-19 08:33:57
133阅读
# 使用Python和OpenCV提取红色物体
在计算机视觉领域，颜色的提取是一个常见的任务。在本文中，我们将重点讨论如何使用Python的OpenCV库提取图像中的红色区域。我们将逐步了解这一过程，并提供代码示例，以帮助你学会如何实现这一功能。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉和机器学习软
原创
2024-09-11 06:38:45
421阅读
| 图源1、图源2无论绘制什么图表，配色方案都是非常重要的，配的好，整幅图看起来会自然美观，反之就可能很别扭。所谓的配色，笔者觉得就是一幅图表的几种主要颜色，一般绘图的工具都会提供一些调色板，供我们配色。但是工具提供的颜色色终究是比较有限的，有时我们可能需要自己配色。如果没有美术基础，自己配起来会比较难，这时我们可能需要借鉴其他的好看的图表的配色。用取色器一个一个的取色显得有些繁琐，不过最近笔者发
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2024-07-25 10:05:35
150阅读
我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0非常感谢“timebomb”的工作，让我能尽快的进入Kinect的开发。本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。要实现目标：通过微软的SDK提取颜色数据（彩色图像）并用OpenCV显示一、编程前期分析 &n
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2023-12-20 23:24:10
94阅读
# Python 实现 HSV 提取红色
在计算机视觉中，颜色空间的转换是图像处理中的一个重要环节，而HSV（色调、饱和度与明度）颜色空间因其更接近人类视觉感知而受到广泛使用。本文将介绍如何利用Python提取图像中的红色部分，包括代码示例和详细流程图。
## HSV 颜色空间简介
HSV（Hue, Saturation, Value）是以颜色的色调（Hue）、饱和度（Saturation）
原创
2024-09-14 04:49:29
450阅读
# Python OpenCV提取图片红色通道教程
## 一、整体流程
下面通过一个表格展示整个提取图片红色通道的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------- |
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 分离通道 |
| 3 | 获取红色通道 |
| 4 | 显示红色通道 |
| 5 | 保存红色通道 |
## 二、
原创
2024-06-03 04:07:53
415阅读
# 使用Python提取红色的HSV颜色空间
在计算机视觉和图像处理领域，颜色空间的选择对颜色识别的准确性至关重要。HSV（色相、饱和度、明度）是一种常用的颜色表示方式，它更接近人类的视觉感知。在本文中，我们将学习如何使用Python提取图像中的红色区域。
## 什么是HSV颜色空间？
HSV颜色空间将颜色分为三个部分：
- **色相（Hue）**：表示颜色的类型，范围是0°到360°。红色
原创
2024-09-06 05:32:54
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# 实现Python 图片提取红色显示
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到一些新手开发者向你请教如何实现一些简单的功能。今天，你需要教一位刚入行的小白如何实现“Python 图片提取红色显示”。下面我将详细介绍整个流程，并给出每一步需要使用的代码和注释说明。
## 流程
首先，让我们来看一下实现“Python 图片提取红色显示”的具体步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-06-21 07:03:36
235阅读
在图像处理领域，有时需要对特定颜色区域进行提取。在此博文中，我们将探讨如何使用 Python 找出红色区域的 RGB 值。这个过程包括多个环节，从参数配置到调试，最终优化性能，确保有效、准确地提取红色区域的信息。
> **用户反馈**
> “我正在开发一个图像处理应用程序，需要提取图像中红色区域的 RGB 值，但我不知道该如何开始。”
我们首先分析问题场景，了解如何定义红色及其 RGB 值
