Scalar()表示具有4个元素的数组，在OpenCV中被大量用于传递像素
原创
2022-09-08 11:23:31
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cv::Scalar ss; //空构造 cv::Scalar s(10,20,30,40);//赋值构造 //参数最多4位，经常用来表示颜色值 //Scalar(255) 表示全白 //Scalar(b,g,r,A) 第四个参数透明度(可选参数) cv::Scalar s1(s);//拷贝构造 c
原创
2022-01-25 15:06:06
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1 怎样使用cv::Scalar来设置opencv中的颜色 cv::Scalar的构造函数是cv::Scalar(v1, v2, v3, v4)，前面的三个参数是依次设置BGR的，和RGB相反，第四个参数设置图片的透明度。 2 使用cv::Scalar的规则 当使用opencv提供的库函数imrea
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2017-05-17 20:39:00
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文章目录OpenCV图像处理（二）颜色空间转换1.转换颜色空间2.物体跟踪3.找到要跟踪的HSV值几何变换1.扩展缩放2.平移和旋转3.仿射变换4.图像透视图像阈值1.简单阈值2.自适应阈值3.Otsu’s 二值化图像平滑（模糊）1. 平均2.高斯模糊3.中值模糊4.双边滤波形态学转换1.腐蚀2.膨胀3.开运算4.闭运算5.形态学梯度6.礼帽7.黑帽8.结构化元素图像梯度Canny边缘检测1.原
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2023-10-09 09:48:48
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1.比较简单的原子类型结构成员意义CvPointint x,y图像中的点CvPoint2D32ffloat x,y二维空间中的点CvPoint3D32ffloat x,y,z三维空间中的点CvSizeint width,height图像的尺寸CvRectintx,y,width,height图像的部分区域CvScalardouble val[4]GBA值其中cvScalar是一个特殊例子，它有3个
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2023-06-28 16:01:46
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Scalar（）函数在OpenCV中是用来设置颜色的。比如下面这个例子：#include <opencv2/opencv.hpp>using nam
原创
2022-05-23 16:46:30
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# Python OpenCV 全屏显示颜色
在使用Python的OpenCV库进行图像处理时，有时需要在全屏显示中展示特定的颜色，以便进行调试或展示。本文将介绍如何在Python中使用OpenCV库实现全屏显示指定颜色的功能，并附带代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频数据。它提供了丰富的功能，包括图像处理、目标检测、特征提取等。在
原创
2024-03-05 04:05:12
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文章目录Scalar定义：使用：案例1：通道的建立与打印案例2：打印相同通道数矩阵图像Scalar定义：首先单词scalar的意思是标量，但是我们经常可以看到Scalar是包含多个值的，很像是一个向量，这是怎么回事呢？很是让人感觉困惑。先收起我们的困惑，首先来看看，Scalar的定义：typedef struct Scalar{ double val[4];}Scalar;可以看到，Scalar是一个由长度为4的数组作为元素构成的结构体，Scalar最多可以存储四个值，没有提供的值
原创
2021-11-01 17:54:17
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#include #include #include #include #include int main(int argc, char* argv[]){ /
原创
2023-05-15 00:21:53
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目录任务主要代码效果展示 学习了一点opencv的知识于是找了个小项目来实践一下。这里先说明一下，我的实现方法不见得是最好的（因为这只是一个用于练习的项目）仅作参考，也欢迎各位大佬指正。任务让摄像头识别到视野范围内的气球并返回每个气球的中心点坐标。因为场地固定，背景单一，所以省下来很多操作和处理。于是就有两种解决思路：第一种是基于气球形状做轮廓提取，只要是闭合椭圆或圆形形就认为是目标物体；第二种
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2024-08-29 16:08:12
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在本教程中，我们将学习Computer Vision中使用的流行色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。 1975年，匈牙利专利HU170062引入了一种难题，在43,252,003,274,489,856,000（43亿亿）种可能性中，只有一种正确的解决方案。到2009年1月，这项被称为“魔方”的发明席卷全球，销量超过3.5亿。 因此，有位同学又建立基于计
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2024-04-07 20:50:53
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一、BGR颜色空间在opencv中，硬件所使用的颜色顺序为BGR，而非RGB，虽然排序有所不同，但是在进行图像操作的时候会有很大的区别，BGR颜色空间分别对应蓝、绿、红；这三种颜色的排列组合可以组成人眼所看到的所有颜色，如图2.1： 二、HSV颜色空间HSV分别对应色度、饱和度、亮度，HSV颜色空间数据分明，适合计算机处理数据，HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用
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2024-03-17 13:57:28
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机器视觉之OpenCV教程图像容器Mat类基础一（二）
一、Mat像素点的存储方法色彩空间是指我们通过组合颜色分量来对各种颜色编码 灰度图像： 从黑到白 ，逐渐过渡 ， 划分成若干灰度级别彩色图像RGB模型： rgb是最常用的颜色模型 ， 人类就是这样感知 光线的 ， 在OpenCV中通道顺序是（blue 、 green 、 red）。彩色图像HSV和 HLS模型：是更贴近自然的颜色模
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2024-03-25 20:19:45
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彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
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2024-03-19 09:11:46
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1 图像色彩空间转换常见的色彩空间有HSV、RGB和YCrCb三种： RGB的色彩空间是设备独立的，不受设备不同的影响，取值范围在0-255。HSV色彩空间对计算机友好，H取值0-180，SV取值0-255。YCrCb色彩空间，Y表示信息，CrCb可以被压缩。 图像从一个色彩空间之间可以变换，但是可能存在如下问题：是否可以从一个色彩空间转换到另一个色彩空间是否存在信息传递和损失这一过程是否可逆Op
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2024-03-18 20:23:04
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使用OpenCV基于特定的色彩范围进行图像分割操作
一、遍历图像实现色彩掩码本节我们实现这样一个算法，我们指定某种颜色和一个阈值，根据输入图片生成一张掩码，标记符合的像素（和指定颜色的差异在阈值容忍内）。源代码如下，我们使用一个class完成这个目标，其指定了两种构建函数，并通过逐像素扫描的形式生成掩码（process成员函数）。另外，本class做了仿
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2024-06-12 05:39:04
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前言还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路里面用到了距离变换，连通区域计算，还是归一化等一些API，比较烦所，其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作，需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开，上一章中我们学习了In
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2024-02-26 16:55:55
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OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换 目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.1 侵蚀与膨胀3.2 开运算与闭运算3.3 顶帽与黑帽3.4 结构元素 1. 图像阈值关于图像阈值主要涉及到两个函
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2024-07-20 17:10:40
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在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C ++和Python分享演示代码。 RGB色彩空间 RGB颜色空间具有以下属性 1. 它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。 2. 三个通道通过照射到表面的光量相关联。 让我们将这两个图像分成R，G和B分量并观察它们以更深入地了解色彩空间。 图1：RGB颜色空间的不同通道：蓝（B
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2024-04-29 12:57:28
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hsv原理
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2023-01-13 06:31:43
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