图像转换为HSV颜色空间作用是什么

2024-10-05

OpenCV 学习笔记（10）HSV颜色空间及颜色空间转换（RGB-HSV）

1.1 颜色空间介绍 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. 参考:https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776 为什么会选择 HSV 空间而不是 RGB 空间? 对于图像而

LCD LED OLED区别以及RGB、YUV和HSV颜色空间模型

led 液晶本身不发光,而是有背光作为灯源,白色是由红绿蓝三色组成,黑色是,液晶挡住了led灯光穿过显示器. lcd比led更薄. oled:显示黑色时,灯是灭的,所以显示黑色更深,效果更好. 这就不得不说一下中美显示器电视显示扫描的区别,"隔行扫描"和"逐行扫描". 逐行扫描(1920x1080P): PAL 模式: 每秒 50帧中国模式,因为中国用交流电是50HZ NTSC模式:每秒60帧美国模式,美国交流电是60HZ 转载 https://www.cnblo

RGB、YUV和HSV颜色空间模型

一.概述颜色通常用三个独立的属性来描述,三个独立变量综合作用,自然就构成一个空间坐标,这就是颜色空间.但被描述的颜色对象本身是客观的,不同颜色空间只是从不同的角度去衡量同一个对象.颜色空间按照基本机构可以分为两大类:基色颜色空间和色.亮分离颜色空间.前者典型的是RGB,后者包括YUV和HSV等等. 二.RGB颜色空间 1.计算机色彩显示器和彩色电视机显示色彩的原理一样,都是采用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.这种色彩的

OpenCV——RGB和HSV颜色空间

RGB颜色空间在RGB中,一幅图像有三个独立的图像平面或通道组成:红,绿,蓝(以及第四个通道透明度). RGB颜色表资料:网络 ◇ 编制:王践舜 RGB(255,23,140)是光的三原色,也即红绿蓝Red.Green.Blue,它们的最大值是255,相当于100%. 白色:rgb(255,255,255) 黑色:rgb(0,0,0) 红色:rgb(255,0,0) 绿色:rgb(0,255,0) 蓝色:rgb(0,0,255) 青色:rgb(0,255,255) 紫色:rgb(255,

RGB颜色空间、色调、饱和度、亮度，HSV颜色空间详解

本文章会详细的介绍RGB颜色空间与RGB三色中色调.饱和度.亮度之间的关系,最后会介绍HSV颜色空间! RGB颜色空间概述 RGB颜色空间以R(Red:红).G(Green:绿).B(Blue:蓝)三种基本色为基础,进行不同程度的叠加,产生丰富而广泛的颜色,所以俗称三基色模式. RGB三原色起源于上世纪初1809年Thomas Young提出视觉的三原色学说,随后Helmholtz在1824年也提出了三原色学说:即:视网膜存在三种视锥细胞,分别含有对红.绿.蓝三种光线敏感的视色素,当一定波长的

06: RGB、YUV和HSV颜色空间模型

RGBA是代表Red(红色)Green(绿色)Blue(蓝色)和Alpha的色彩空间 YUV:Y"表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰阶值:而"U"和"V"表示的则是色度(Chrominance或Chroma),作用是描述影像色彩及饱和度,用于指定像素的颜色一.概述颜色通常用三个独立的属性来描述,三个独立变量综合作用,自然就构成一个空间坐标,这就是颜色空间.但被描述的颜色对象本身是客观的,不同颜色空间只是从不同的角度去衡量同一个对象.颜

RGB与HSV颜色空间

RGB颜色空间 1.三基色原理:大多数的颜色可以通过红.绿.蓝三色按照不同的比例合成产生,同样绝大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色光红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色.其中一些混色的规律有: 红色+绿色=黄色: 绿色+蓝色=青色: 红色+蓝色=品红: 红色+绿色+蓝色=白色: 2.互补光:当两种光按照适当的比例混合得到白光时,这两种光为互补光 3.亮度:单色光的亮度强度各不相同,根据人的感受是:绿光最亮,红光次之,蓝光最弱 4.假设白光的亮度为1

关于HSL和HSV颜色空间的详细论述

目前在计算机视觉领域存在着较多类型的颜色空间(color space).HSL和HSV是两种最常见的圆柱坐标表示的颜色模型,它重新影射了RGB模型,从而能够视觉上比RGB模型更具有视觉直观性. HSV颜色空间 HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集,圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1,G=1,B=1 三个面,所代表的颜色较亮.色彩H由绕V轴的旋转角给定.红色对应于角度0° ,绿色对应于角度120°,蓝色对应于角度24

由RGB到HSV颜色空间的理解

1. RGB模型 2. HSV模型 3. 如何理解RGB与HSV的联系 4. HSV在图像处理中的应用 5. opencv中RGB-->HSV实现在图像处理中,最常用的颜色空间是RGB模型,常用于颜色显示和图像处理,三维坐标的模型形式,非常容易被理解. 而HSV模型,是针对用户观感的一种颜色模型,侧重于色彩表示,什么颜色.深浅如何.明暗如何.第一次接触HSV,书本里首先抛出的是一个圆锥模型,由于很少使用HSV,所以印象不深刻,但看一些资料时,HSV的概念时不时出来骚扰一些人的神经,所以,弄清楚

RGB和HSV颜色空间

转载:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6243892 RGB颜色空间: RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统(计算机.电视机等都是采用RGB颜色空间来进行图像显示).一般来说,电脑,电视机等是利用三个电子枪分别发射R分量,G分量,B分量的电子束,以此来激发屏幕上的RGB三种颜色的荧光粉,从而发出不同颜色.不同亮度的像素.进而组成了一幅图像:很明显,RGB颜色空间利用了物理学中的三原色叠加从而组成产

RGB颜色空间、HSV颜色空间的理解

HSV是把H(色相),S(饱和度),V(亮度)当做色值来定位颜色的空间. 1.HSV模型色相:取值范围是0~360度,用来表示颜色的类别.其中红色是0度,绿色是120度,蓝色是240度.饱和度:取值范围是0%~100%.用来表示颜色的鲜艳程度,灰色的饱和度是0%,纯粹的颜色(比如大红(255,0,0)青色(0,255,255)等等的饱和度是100%.亮度:取值范围是0%~100%,用来表示颜色的明暗程度,亮度为0%时为黑色,亮度为100%时为白色,介于0%~100%之间时,则用来表示各个颜色的

CSS如何将图像转换为模糊图像？

在CSS中,可以使用filter属性来模糊处理图像:filter属性用于将图像转换为模糊图像.该属性主要用于设置图像的视觉效果. 语法: filter: blur() 属性值: ● blur():给图像设置高斯模糊,值越大越模糊.如果没有设定值,则默认是0:这个参数可设置css长度值,但不接受百分比值. 示例1:使用filter: blur()来模糊图像原图: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="U

在C＃中将图像转换为BASE64

本教程说明如何在C#.NET Windows Forms Application中将图像转换为base64字符串,以及将base64字符串转换为图像.您可以创建一个新的Windows窗体应用程序项目来演示,然后从Visual Studio工具箱中将图片框,标签和按钮拖到Winform中,然后设计一个简单的UI,该UI允许您从硬盘中选择图像,然后进行转换如下图所示,将图像转换为base64字符串或将编码后的base64字符串转换为c#中的image. 要将图像转换为base64字符串,可以创建一个

python数字图像处理（4）：图像数据类型及颜色空间转换

一.图像数据类型及转换在skimage中,一张图片就是一个简单的numpy数组,数组的数据类型有很多种,相互之间也可以转换.这些数据类型及取值范围如下表所示: Data type Range uint8 0 to 255 uint16 0 to 65535 uint32 0 to 232 float -1 to 1 or 0 to 1 int8 -128 to 127 int16 -32768 to 32767 int32 -231 to 231 - 1 一张图片的像素值范围是[0,255],

c语言实现BMP图像转换为灰度图

当初是自己要装X,非要用c来写信息隐藏作业,装了X,就得付出实践.查了好久资料,到期末才把作业交了,这里总结一下. 这道题是将真彩图转换为灰度图. 关于BMP文件结构,这是困扰了我好久的问题,上网查了很久图片的知识才弄明白 BMP文件包括以下几部分(具体结构在程序中说明): 位图文件头位图信息头调色板位图数据结构体内存对齐原则对于pragma pack(n) 当成员大小小于n时,每个成员存储的起始位置要从该成员大小的整数倍开始,否则从n的整数倍开始成员是结构体时相对于起始偏移是以其内部

[C#编程参考]把图像转换为数组的两种实现

当一个程序和一个图片放在一起,无非有两种操作: 第一种,就是传输这个图片,在传输图片之前要首先把这个图片变成byte类型的数组.所以这时候我们用到的是图片的存储的数据,也就是图片属性中的大小.我们并不关心这个图片的像素矩阵信息.因为图片在存储的时候都是经过各种压缩的,所以我只需要把这个压缩的数据读取到内存,通过网络或者其他方式把它传送给接收方,然后接收方在把byte转换成图片,存储在硬盘上.在整个的过程中,我们不关心任何有关图片内部矩阵的信息,整个过程都保持图片的压缩的样式. 在传输的具体实现就

Python如何将RGB图像转换为Pytho灰度图像？

我正尝试使用matplotlib读取RGB图像并将其转换为灰度.在matlab中,我使用这个: 1 img = rgb2gray(imread('image.png')); 在matplotlib tutorial中他们没有覆盖它.他们只是在图像中阅读 1 2 import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread('image.png') 然后他们切片数组,但是这不是从我所了解的将RGB转换为灰度. 1 lum_img = img[:,:,0]

图像转换为二进制文件存入DSP6748

本文为原创作品,转载请注明出处欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇博客主要是要讲怎么把一张图片存成一个二进制的文件,直接存到DSP中来做处理,而不用考虑DSP与图像采集模块,或者上位机之间的数据通信使得我们更加专注于算法的开发研究和处理功能的实现. 这是最近在做的一样工作,主要开发对雷达图像处理的目标检测算法.思路是先把现成的雷达图片转化为一个数组,然后以头文件的形式包

【Python开发】python PIL读取图像转换为灰度图及另存为其它格式（也可批量改格式）

例如有一幅图,文件名为"a.jpg'. 读取: from PIL import Image #或直接import Image im = Image.open('a.jpg') 将图片转换成灰度图 :im1 = im.convert('L') 所以打开图片并转换成灰度图的方法是: im = Image.open('a.jpg').convert('L) 转换图像格式: im.save('aa.gif') 以上代码把a.jpg 打开并转换成灰度图(像素值在0-255之间),然后保存成aa.gif

OpenCV-Python图像转换为PyQt图像的变形及花屏无法正常显示问题研究

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言在<PyQt转换显示Python-OpenCV图像实现图形化界面的视频播放>介绍了实现在OpenCV和PyQt之间转换并传递图像实现在PyQt上播放视频图像的功能.其中的关键函数如下: def cvImgtoQtImg(cvImg): #定义opencv图像转PyQt图像的函数 QtImgBuf = cv2.cvtColor(cvImg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) QtImg = QtGui.QImage(QtImgBuf.da

图像转换为HSV颜色空间作用是什么

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