文章目录1、问题描述2、结果展示3、具体代码4、HSV颜色范围1、问题描述在处理一下
提取一副彩色图像中红色，用HIS模型处理，RGB模型对比显示引入显示HIS模型提取的红色RGB模型 提取红色 引入import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.u
// Note： 颜色分割：提取特定颜色/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////void CColorSegDlg::ColorSegByHSV(IplImage* img)// 提取特定颜色{ //====================== 变量定义===============
转载
2011-12-07 21:35:00
172阅读
颜色直方图
OpenCV之颜色空间:
颜色空间RGB（Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色）
R的取值范围：0-255
G的取值范围：0-255
B的取值范围：0-255
颜色空间HSV （Hue 色相，Saturation 饱和度，intensity 亮度）
H的取值范围：0-179
S的取值范围：0-255
V的取值范围：0-255
颜色空间HLS (Hue 色相，lightness
王萌深度学习冲鸭著作权归作者所有，文仅分享，侵删1...
转载
2021-07-18 15:28:47
2441阅读
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。
转载
2021-07-16 13:51:54
647阅读
做图像处理时，会遇到这样一个场景：找到图像主体轮廓，这是其一，可能为了凸显轮廓，需要用指定的颜色进行标记；轮廓标记完可能任务还没有结束，还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到图像主题轮廓；用指定颜色对源图像进行轮廓标记；计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4， 处理的图像如下：第一步，提取轮廓，Opencv
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)
RGB图像如何提取不用颜色的区域RGB图像如何提取不用颜色的区域RGB图像如何提取不用颜色的区域第一步：RGB转HSV第二步：获取H通道第三步：把H通道的单通道数据当作灰度图第四步：然后对单通道进行阈值分割第五步：找出自己想要色彩区域的适合阈值...
原创
2021-10-08 15:11:09
362阅读
实例27：将BMP类型的RGB图像提取各个颜色（R、G、B）组分(提取颜色组分)VTK中利用vtkImageExtractComponents可以方便地提取彩色图像的各个颜色通道组分，提取出来的每一个组分数据就是一个灰度数据。#include "vtkAutoInit.h" VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2);VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle);#include <vtkImageData.h>#
原创
2021-08-27 16:57:27
903阅读
本篇博客主要介绍利用OpenCV工具提取一幅图像中的颜色直方图特征。所谓颜色直方图，指的是一幅图像中的颜色分布，与图像中的特定的物体无关，只是用来表示人的眼睛观察到的图像中的颜色分布情况，例如说，一幅图中红色占了多少比例，绿色占了多少比例等。
我们知道，计算机色彩显示器采用R、G、B相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生色彩。在RGB颜
转载
2020-04-29 14:17:00
1731阅读
2评论
问题引出 要做的是，不要提取到树叶和树枝，只是把荔枝（果实）的轮廓提取出来思路1.首先将RGB图像转成HSV图像 2.在HSV下，将色温为红色的标白，其他颜色的标黑. 3.然后根据这个图，双重for循环，检测周围的点，如果是01分界就打点，否则继续遍历下一个点。转化为HSV图像并且完成标记#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性，截取感兴趣ROI区域，处理图像通道。一.获取图像属性1.形状-shape通过shape关键字获取图像的形状，返回包含行数、列数、通道数的元祖。其中灰度图像返回行数和列数，彩色图像返回行数、列数和通道数。如下图所示： # -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy
#读取图片
img = cv2
Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始，到基于双阈值实现边缘连接结束。但是在实际工程应用中，考虑到输入图像都是彩色图像，最终边缘连接之后的图像要二值化输出显示，所以完整的Canny边缘检测算法实现步骤如下：1. 彩色图像转换为灰度图像2.  
与灰度图像相比，彩色图像包含更多的额外信息，利用图像的颜色信息可以简化很多机器视觉中的任务，这些
原创
2022-06-09 22:34:20
719阅读
1. 创建轮廓 一般获取轮廓的步骤是提取边缘，边缘是一张图片中亮暗区域的过渡位置，它可以由图片梯度计算得出。图片梯度也可以表示为边缘幅度和边缘方向。通过选择那些有高的边缘幅值的像素点或者有特定边缘方向的像素点，区域内的轮廓可以提取出来。可以通过多种的方式以多种精度提取轮廓。像素精度提取边缘的方法 :使用 边缘滤波器 &
图像的边界信息一般通过灰度值突变来体现，所以图像边缘提取一般通过捕捉灰度突变的方法来实现，捕捉灰度突变可以通过求微分来实现 导数越大说明变化越大，边缘信号越强 1.Sobel算子 也叫离散微分算子，一阶微分算子，求导算子，先做高斯平滑在做微分求导 可以在各个方向上求图像的梯度 如水平方向 Gx=[-
原创
2021-05-25 22:15:25
647阅读
