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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目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本vivado2019.2matlab2022a3.部分核心程序`timescale 1ns / 1ps
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// Engineer:
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// Create Date: 2023/08/01
// Design Name:
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2024-07-26 16:19:31
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1.1彩色空间颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉，它具有色调、饱和度和亮度三个特性。物体的颜色不仅取决于物体本身，还与光源、周围环境的颜色，以及观察者的视觉系统有关1.1.1颜色的基本特性1.光与颜色从根本上讲，光是人的视觉系统能够感知到的电磁波，其波长在380nm--780nm之间，正是这些电磁波使人产生了红、黄、蓝等颜色的感觉。光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ，其中λ是
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2024-08-25 17:35:31
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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
Table of Contents1. 发现问题现象：2. 提出问题问题：为什么使用BRG描述图像，而非RGB通道？3. 合理假设4. 求解stackoverflow解答1. 发现问题计算机视觉中普遍用BRG描述图像，而非RGB通道？现象：查看OpenCV ImageProcessing 模块内对色彩空间的定义和使用，官方文档对imgproc的描述如下：#include "opencv2/core
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2024-08-20 21:54:17
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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 |
|----------
前言RGB 颜色空间是大家最熟悉的颜色空间，即三基色空间，任何一种颜色都可以由该三种 颜色 混合而成。然而一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在 HSV 空间进行的，HSV(色 调 Hue, 饱和度 Saturation,亮度 Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间, 也称六角 锥体模型 为什么会选择 HSV 空间而不是 RGB 空间? 对于图像而言，识别相应的颜色在 RGB 空间、
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2023-12-18 17:13:34
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RGB转LAB的Python代码
在数据科学与图像处理领域，色彩空间的转换是一个常见问题。其中，RGB（红、绿、蓝）色彩空间常用于屏幕显示，而LAB（CIE LAB）色彩空间则因其在图像处理中的优越性而受到重视。LAB色彩空间具有更好的颜色对比性和色彩一致性，能够更好地模拟人眼感知。本文将逐步解析如何将RGB颜色空间转换为LAB，其中涉及到的一些关键步骤我们会用Python代码进行展示。
##
YCrCb
YCrCb在视频压缩和一些数字图像处理中使用得比较多，是一种基于人眼感知的颜色空间。 在OpenCV中，从RGB空间转换到YCrCb空间的公式如下： 注意从RGB到YcrCb的公式并不是唯一的， // Y = 0.2990R + 0.5870G + 0.1140B /
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2024-02-26 18:28:50
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# Python RGB空间转Lab空间
## 1. 简介
在图像处理领域，RGB（红绿蓝）和Lab（亮度，色度a，色度b）是两种常用的颜色空间。RGB空间是一种加法混合的颜色空间，而Lab空间则是一种基于人眼对颜色的感知进行线性变换的颜色空间。
本文将教会你如何使用Python将RGB空间转换为Lab空间。我们将按照以下步骤进行操作：
## 2. RGB空间转Lab空间的步骤
| 步骤
原创
2023-12-18 09:30:04
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# RGB转LAB的Python函数探究
随着数字图像处理技术的飞速发展，颜色空间的转换成为了一个重要的研究课题。RGB和LAB是最常用的两种颜色空间，前者适用于电子显示设备，后者则更符合人类对颜色的感知。本文将介绍如何在Python中实现RGB到LAB的转换，帮助大家更好地理解颜色空间的转换原理。
## 什么是RGB和LAB颜色空间？
- **RGB颜色空间**：RGB代表红、绿、蓝三种颜
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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前言在上一篇理论文章中我们介绍了YUV到RGB之间转换的几种公式与一些优化算法，今天我们再来介绍一下RGB到YUV的转换，顺便使用Opengl ES做个实践，将一张RGB的图片通过Shader
的方式转换YUV格式图，然后保存到本地。可能有的童鞋会问，YUV转RGB是为了渲染显示，那么RGB转YUV的应用场景是什么？在做视频编码的时候我们可以使用MediaCodec搭配Surface就可以完成，貌
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2024-07-04 05:30:33
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# LAB转RGB的Python函数
在图像处理的领域，颜色空间的转换是一个常见的操作。LAB和RGB是两种不同的颜色空间，它们各自适用于不同的应用场景。LAB颜色空间在处理和分析颜色方面具有很高的性能，尤其是在图像处理和计算机视觉中。而RGB颜色空间则是最常见的颜色表示方式，广泛应用于显示器和图像文件。
本篇文章将介绍如何使用Python实现LAB转RGB的转换函数，包括代码示例，并演示在图
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
一、实战原理： 将彩色图像灰度化的方法有两种：一种就是实战4中RGB分量转灰度，另一种是转化为YCbCr格式，将Y分量提取出来，YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度，所以只输出Y分量，得到的图像就是灰度图像了。这里实现的是第二种方法：RGB565转RGB888，再转YCbCr444，最后取YCbCr的Y分量即可得到灰度图
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2024-06-26 05:33:06
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影像讀取儲存(imread、imshow、imwrite)這邊示範一個簡短的OpenCV的程式，用imread()讀取圖片，並將資料寫入Mat，imwrite()將Mat儲存在硬碟中，imshow()將Mat展示在螢幕上。 內文索引 [隱藏]123456789 標頭檔當我們使用OpenCV函式時，要先include此函式的模組，例如要用到Core模組時，我們須加入標頭檔：#include <
1：RGB色彩模式是发光的，存在于屏幕等显示设备中。不存在于印刷品中。CMYK色彩模式是反光的，需要外界辅助光源才能被感知，它是印刷品唯一的色彩模式。
2：色彩数量上RGB色域的颜色数比CMYK多出许多。但两者各有部分色彩是互相独立(即不可转换)的。
3：RGB通道灰度图中偏白表示发光程度高；CMYK通道灰度图中偏白表示油墨含量低。反而反之。
特别注意第2条：两者各有部分色彩是互相独立(即不可转
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2023-10-20 11:26:27
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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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