首先,进行非均匀量化,H,S,V三通道分别量化为16,4,4级,返回一个向量.量化依据如下表: function vec = getHsvHist(Image) [M,N,O] = size(Image); if O~= 3 error('3 components are needed for histogram'); end [h,s,v] = rgb2hsv(Image); H = h; S = s; V = v; h = h*360; %将hsv空间非等间隔量化: % h量化成16级: %

色彩增强不同于彩色图像增强,图像增强的一般处理方式为直方图均衡化等,目的是为了增强图像局部以及整体对比度.而色彩增强的目的是为了使的原有的不饱和的色彩信息变得饱和.丰富起来.对应于Photoshop里面的“色相/饱和度”调节选项里面对饱和度的操作.色彩增强的过程,并不改变原有彩色图像的颜色以及亮度信息. 在我的色彩增强算法模块里面,始终只针对色彩饱和度(Saturation)信息做研究,调整.这样的话,那就不得不介绍HSV颜色空间了,H代表Hue(色彩),S代表Saturation(饱和度),V

hsv在不同的软件中,有不同的阈值, 在描述阈值之前,看一下它的定义,按照标准的定义,hsv应该是从0°到360°的一个环,加上一个表示亮度的轴,重点就是那个环. 这个环如图一,0°一般为红色120°为绿色,240°为蓝色,上面所说的红绿蓝都是纯色的红绿蓝. 这时问题来了,那240°到0°是什么颜色分布呢? 答案如图二,图二的截图是从windows自带的画板截取的图片,我们可以把右侧的选色区域想象成为一个圆筒,被截开成一个长方形,那么如果把这个长方形还原成圆筒的话,那么蓝色后面自然是渐变到红色了

void Rgb2Hsv(float R, float G, float B, float& H, float& S, float&V) { // r,g,b values are from 0 to 1 // h = [0,360], s = [0,1], v = [0,1] // if s == 0, then h = -1 (undefined) float min, max, delta,tmp; tmp = R>G?G:R; min = tmp>B?B:tmp

在运动目标检测中,常常会出现由于光线被遮挡,或场景其他物体的遮挡,在目标附近或场景里出现阴影,阴影的出现对后期目标的正确分割与处理带了很大的不便.如今,国内外已有不少文献来研究这个问题,并且提出了各种各样的阴影去除算法.本文就其中的一种算法提出了一个通用的实现算法,该算法考虑了背景与前景颜色相近的情况,希望能给大家一些帮助:(介绍下算法的思路:算法首先对RGB颜色空间的值进行归一化处理,即:r=R/(R+G+B),g=G/(R+G+B), I=(R+G+B)/3.然后利用背景和当前帧r,g的插值

  转自知乎和百度百科:从零开始学后期             文章: 冷暖色区分?冷暖肤色适用于那些色系的彩妆?    文章:干货 |如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) -蒜苗的回答     太强大了,又非常地接地气,赞一个              单独链接:干货|如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) 冷暖色对比 由于色彩的冷暖差别而形成的色彩对比,称为冷暖对比.红.橙.黄使人感觉温暖;蓝.蓝绿.蓝紫使人感觉寒冷;绿与紫介于期间,另外,色彩的冷暖对比

link: leetcode234 回文链表 方法1, 快慢指针,把前半部分存入栈中和后半部分比较 public boolean isPalindrome(ListNode head) { if(head == null || head.next == null) return true; Stack<Integer> stack = new Stack<>(); ListNode slow = head; ListNode fast = head; while(true){ st

clear clc close all Image = imread('29.jpg');[M,N,O] = size(Image);[h,s,v] = rgb2hsv(Image); H = h; S = s; V = v;h = h*360; %将hsv空间非等间隔量化:% h量化成16级:% s量化成4级:% v量化成4级:for i = 1:M   for j = 1:N    if h(i,j)<=15||h(i,j)>345H(i,j) = 0;    end  if h(i,j)

function L=hsvquan(hsv) %对HSV量化,该3维特征矢量: h=hsv(:,:,1); s=hsv(:,:,2); v=hsv(:,:,3); % 假设对HSV 空间进行适当的量化后再计算直方图, 则计算量要少得多. 我们将H , S ,V 3个分量依照人的颜色感知进行非等间隔的量化, 从对颜色模型的大量分析, 我们把 % 色调H 空间分成8份, 饱和度S 和亮度V 空间分别分成3份, 并依据色彩的不同范围进行量化, 量化后的色 % 调.饱和度和亮度值分别为H , S ,V

原文链接:https://www.xuebuyuan.com/3256564.html 一个histogram,通常可以用一个列向量表示(例子中的a,b),列向量里面的每一个值就是一个bin(a,b),比如说列向量有个50个元素,那么就代表有50个bin.对于彩色图像,一般是rgb,3个维度,每个颜色一般是0-255的灰度级,就是对应8个bin,每个维度8bin, 直方图是频次的累计,实际上是一种简单的概率分布,你要求的是,RGB分别为(1,1,1),(1,1,2),(1,1,3),...,(8

无意间看到一篇文章,觉得对于ORACLE的新手很实用,特转载,原文出处这里 说明:在创建数据库时输入的密码,是修改系统默认的密码,以system和sysman等系统默认身份登录时要输入的密码就是修改后的密码(创建数据库时输入的密码)如果要创建新的用户就必须以system或者sysman(这二者的权限最大)的身份登录后才可创建创建用户格式:create user 用户名 identified by 密码(例如:create user cht identified by cht;)创建完成后,必须分

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

HSL 和 HSV(也叫做 HSB)是对RGB 色彩空间中点的两种有关系的表示,它们尝试描述比 RGB 更准确的感知颜色联系,并仍保持在计算上简单.HSL 表示 hue(色相).saturation(饱和度).lightness(亮度),HSV 表示 hue. saturation.value 而 HSB 表示 hue.saturation.brightness(明度). HSV 的图形描述 HSL 和 HSV 二者都把颜色描述在圆柱体内的点,这个圆柱的中心轴取值为自底部的黑色到顶部的白色而在它

一般的3D编程只需要使用RGB颜色空间就好了,但其实美术人员更多的是使用HSV(HSL),因为可以方便的调整饱和度和亮度. 有时候美术需要程序帮助调整饱和度来达到特定风格的渲染效果,这时候就需要转换颜色空间了. 出处:http://zh.wikipedia.org/wiki/HSL%E5%92%8CHSV%E8%89%B2%E5%BD%A9%E7%A9%BA%E9%97%B4 HSL 和 HSV(也叫做 HSB)是对RGB 色彩空间中点的两种有关系的表示,它们尝试描述比 RGB 更准确的感知颜色

颜色空间总结 RGB.HSV.YUV 什么是颜色 Wiki是这样说的:颜色或色彩是通过眼.脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应.嗯,简单点说,颜色就是人对光的一种感觉,由大脑产生的一种感觉.感觉是一个很主观的东西,你怎么确定你看到的红色和我看到的是一样的呢?这个视频解释的很不错.我们需要先假设正常人对于同一种光产生的感觉基本是一致的,讨论才能继续下去. 人的视网膜上布满了感光细胞,当有光线传入人眼时,这些细胞就会将刺激转化为视神经的电信号,最终在大脑得到解释.视网膜上有两类感光细胞:视锥

EMVA1288标准之“非均匀性”的理解 目录 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗? 2. EMVA1288的非均匀性内容. 3. 总结与理解 正文 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗?简单来说,我们将相机对着一个均匀场景进行拍照时候,假定场景理想均匀,所有像素的灰度值也并非一致.这种个体之间的差异就是非均匀性.怎么测试相机焦平面的不一致,控制变量法,先保证被拍物体的均匀的,实验室中我们采用积分球光源,它可以假定为是一种理想的绝对均匀光.然后,我们需要对“均匀”进行定量的.系统的.数字化的评

同步与异步 同步和异步关注的是消息通信机制 (synchronous communication/ asynchronous communication).所谓同步,就是在发出一个*调用*时,在没有得到结果之前,该*调用*就不返回.但是一旦调用返回,就得到返回值了.换句话说,就是由*调用者*主动等待这个*调用*的结果.而异步则是相反,*调用*在发出之后,这个调用就直接返回了,所以没有返回结果.换句话说,当一个异步过程调用发出后,调用者不会立刻得到结果.而是在*调用*发出后,*被调用者*通过状态.

由于lob对象引起的表空间无法删除.本来是要删除DMS表空间,但是上面有LOB对象,而且表却是在别的表空间DMS4上.解决的办法就是将这些lob移动到DMS4表空间.下面是解决过程 删除用户时报错: drop tablespace dms 第 1 行出现错误:ORA-01549: 表空间非空, 请使用 INCLUDING CONTENTS 选项 SQL> drop tablespace dms including contents and datafiles;drop tablespace dm

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.色相的取值范围是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.饱和度的取值范围是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%.亮度的取值范围是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明暗程度. 相对于

//函数功能:在HSV颜色空间对图像进行肤色模型分割 //输入:src-待处理的图像,imgout-输出图像 //返回值:返回一个iplimgae指针,指向处理后的结果 IplImage* SkinSegmentHSV(IplImage* src,IplImage* imgout) { //定义一些中间指针,指向处理过程中的中间变量 IplImage* HSV = NULL; IplImage* HImg= NULL; IplImage* SImg= NULL; IplImage* VImg=