1.原理RGB无法直接转换成LAB，需要先转换成XYZ再转换成LAB，即：RGB——XYZ——LAB因此转换公式分两部分：（1）RGB转XYZ假设r,g,b为像素三个通道，取值范围均为[0,255]，转换公式如下： （1） （2） （3） M=0.4124,0.3576,0.1805
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2024-03-18 11:37:59
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颜色空间：用三种或者更多特征来指定颜色的方法，被称为颜色空间或者颜色模型1.RGB（OpenCV中为BGR）： 一幅图像由三个独立的图像平面或者通道构成：红、蓝、绿（以及可选项：透明度alpha通道）
每个值代表每个像素的每个分量的度量值，值越高对应于更亮的像素
对应于人眼的三种光锥细胞，所以被广泛使用 RGB色彩空间源于使用阴极射线管的彩色电视，
RGB分别代表三个基色（R-红色、G-绿色、
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2024-02-12 21:06:10
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文章目录opencv色域转换色域转换的本质捕获指定区域（采用获取指定范围的掩码实现捕获）cv.inRange()函数获取指定数据的范围——也就是掩饰掉我们需要的数据之外的数据图像与cv.bitwise_and()，实现掩码与原图像融合通过色域选定实现对象追踪实现思路代码实例（实现蓝色追踪）效果 opencv色域转换将会使用cv.cvtColor()函数实现图像色域的转换，它的参数如下第一个参数
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2024-04-23 22:00:54
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使 用过PhotoShop软件的朋友对色彩空间应该不会感到陌生，在PhotoShop中经常使用有RGB(红色、绿色、蓝色)、CMYK(青色、洋红、黄 色、黑色)、HSB(色相、饱和度、亮度)和Lab4中色彩空间。本文将介绍其具体的算法，并通过VC编程实现，本系列程序均在Win7+VS2008测试通过，并且和PS3的结果一致。由于公式比较繁琐，代码比较复杂，所以关于VC编程实现色彩空间的转换将分成多
实现功能：
图片旋转：按指定的角度对图片进行逆时针旋转
图片平移：按指定的像素大小对图片进行水平和垂直方向的平移
图片缩放：按指定的缩放倍数对图片进行水平方向和垂直方向的缩放
注： 图像的 shape 属性：高、宽、通道数
Image.open()方式读取图像：无法输出图像的shape属性（高、宽、通道数）
cv2.imread（）方式读取图像：可以输出图像的shape属性
技巧：
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2024-02-19 11:30:56
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opencv读取图像为b,g,r方法，比如img = cv2.imread("xx.jpg")cv2.imshow("xx",img)展示的结果是正常的：但是此时读取到的img已经为bgr方式了，如果我们再用其他使用rgb方式读取的函数进行读取时就会出错，比如我用plt对图像进行显示，效果如下：因为plt函数是rgb方式读取的，所以会出错。这时我们可以手动改变img的通道顺序，如下：b,g,r =
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2024-05-27 15:10:11
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// openc
原创
2022-08-16 16:56:45
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## 实现 Python OpenCV 读取 RGB 图像
### 1. 整体流程
以下是实现 Python OpenCV 读取 RGB 图像的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[导入 OpenCV 库] --> B[读取图像]
B --> C[将图像转换为 RGB 格式]
C --> D[显示图像]
```
### 2. 具体步骤及代码解释
原创
2023-11-09 08:07:08
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最近在学习视频的颜色空间转换，由于摄像机拍出来的视频很多都是用YUV格式保存的，而颜色空间的转换必须在RGB颜色模型上才能完成，所以第一步自然就是将YUV颜色模型转成RGB颜色模型。在网上查到了许多的YUV与RGB互转的公式，但是总觉得有些杂乱，没有系统的总结。首先说一说YUV颜色模型，单单就YUV颜色模型来说，就有很多中叫法，而且总是让人颇感困惑。一般来讲，我们把YUV、Y`UV、YCbCr,
# 在Python中使用OpenCV遍历RGB图像
在计算机视觉中，图像的处理与分析是一个重要的环节。今天我们将学习如何使用Python的OpenCV库遍历一幅RGB图像。通过这一过程，你将掌握图像基本操作的技巧，帮助你在将来的开发中应用。
## 整体流程
下面是一个简单的流程表，以帮助你理解整个操作步骤：
| 步骤 | 操作 |
|----
原创
2024-09-13 03:30:34
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文章目录前言简介灰度变化线性变换指数对数直方图直方图均衡化空间滤波低通滤波高通滤波 前言数字图像处理是计算机视觉的基础，许多经典的图像处理方法也在深度学习领域的模型结构设计思路有着借鉴，所以在此归纳学习内容，用简单的语言表达其思想。至于有效的使用经验、方法的原理公式，可以在《数字图像处理》冈萨雷斯版中寻找答案，内容太全面，且很多使用经验直接提供。简介灰度图是图像的基础，由0~255像素值组成，常
OpenCV学习心得——基础篇——三种常见色彩空间——RGB、GRAY、HSV颜色识别 FOR THE SIGMA FOR THE GTINDER FOR THE ROBOMASTER简介：这一系列的学习心得第一轮将参考《学习OpenCV3》一书操作系统版本：Ubuntu16.04（在这里博主在Linux下进行运行的） http://www.ubuntu.org.cn/download/deskt
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2024-02-23 11:42:22
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文章目录实验目的实验前明确的概念一、LBP分类1、数据准备2、说明一些概念3、效果4、实现代码二、HOG分类1、实验前言2、效果3、实现代码三、工程代码参考资料 实验目的选取LBP、HOG两种特征提取算法做分类，去识别人的图像。实验前明确的概念LBP、HOG是两种特征提取算法。一、LBP分类1、数据准备如果想要将人脸准确地检测出来，需要通过建立人脸模型，获取准确区分人脸的分类器，LBP这里我们使
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2023-11-04 22:46:15
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# 使用OpenCV和Java实现局部二值模式（LBP）
局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）是一种有效的纹理描述子，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务中。其主要应用包括面部表情识别、纹理分类等。这篇文章将带你了解如何使用OpenCV和Java来实现LBP，并提供相关代码示例。
## LBP的基本原理
LBP的基本思想是通过比较像素与周围邻居像素的值来生成一个二
原创
2024-09-10 06:09:15
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一、Mat类型：矩阵类型，Matrix。
在openCV中，Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。 Mat有3个重要的方法： 1、Mat&
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2024-10-30 08:39:19
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一、为什么会有BGR和RGB两种通道？首先RGB与BGR本质都没有什么区别，OpenCV和PIL读取图片的格式分别是BGR和RGB。当我们使用OpenCV读取图像时，你应该也会发现读取的数组其实是BGR格式，而不是我们听得最多、用得最多的RGB格式。那为什么要用BGR通道而不用RGB通道来描述图像呢？OpenCV默认通道为BGR，可能是基于某种硬件层面的原因。因为caffe，作为最早最流行的一批库
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2023-07-21 21:23:44
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# 使用 OpenCV 将 RGB 转换为灰度图像的详细教程
在计算机视觉领域，将彩色图像转换为灰度图像是一个常见的操作。这里，我将教你如何使用 Python 和 OpenCV 实现这一过程。我们将以简单易懂的步骤阐述整个流程，确保你能够快速上手。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看实现这一功能的总步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------
opencv 提供了cvtColor()函数，用于在图像中不同的色彩空间进行转换，用于后续处理。在使用cvtColor之前首先需要了解下基本的图像色彩模式，色彩模式决定了打印或显示的图片颜色。图像色彩模式位图模式位图模式是图像中最基本的格式，图像只有黑色和白色像素，是色彩模式中占有空间最小的，同样也叫做黑白图，它包含的信息量最少，无法包含图像中的细节，相当于只有0或者1一副彩色图如果要转换成黑白模
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2024-04-14 14:11:19
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Mat对象结构初次接触OpenCV的开发者，必须过的第一道坎就是学会如何遍历访问Mat对象中每个像素，实现像素级别的图像操作，这个是最级别的编程技能，但是不同的像素遍历方法效率有云泥之别，相差特别大，甚至可能成为算法运行的瓶颈之一，因此找到一种速度快的遍历方法对大图像处理是很关键的。在开始寻找高效遍历方法之前，先来了解一下Mat对象的数据组织形式与像素块数据的存储方式，Mat对象由两个部分组成，元
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2023-09-06 09:58:23
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基于距离的分水岭分割流程：代码：粘连对象分离与计数/*
读取图像，将原图上进行pyrMeanShiftFiltering()处理，保留更多的边缘信息，
在平滑区进行滤波，保证后面二值化时的效果更好，
转成单通道，二值处理，进行距离变换，将距离变换的结果归一化，找到山峰
再一次进行二值化处理，转到CV_8U类型的图像
进行轮廓发现，绘制轮廓，每次绘制轮廓时用不同的值对每个轮廓进行标记
关键：画一个圆
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2024-04-22 21:29:02
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