转自:http://outofmemory.cn/code-snippet/1002/Python-RGB-HSV-color-together-switch Python RGB 和HSV颜色相互转换 import math def hsv2rgb(h, s, v): h = float(h) s = float(s) v = float(v) h60 = h / 60.0 h60f = math.floor(h60) hi = int(h60f) % 6 f = h60 - h60f p =

def rgb2hsv(r, g, b):     r, g, b = r/255.0, g/255.0, b/255.0     mx = max(r, g, b)     mn = min(r, g, b)     m = mx-mn     if mx == mn:         h = 0     elif mx == r:         if g >= b:             h = ((g-b)/m)*60         else:             h = ((g

Atitit  rgb yuv  hsv HSL 模式和 HSV(HSB) 图像色彩空间的区别 1.1. 色彩的三要素 -- 色相.明度.纯度1 1.2. YUV三个字母中,其中"Y"表示明亮度(Lumina nce或Luma),也就是灰阶值:而"U"和"V"表示的则是色度(Chrominance或Chroma)2 1.3. HSB 和 HSV 是是一样的,只是叫法不同,HSL 则还有一些细微的区别:2 2. RGB 是对机器很友好的色彩模式,但

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

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

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

1.一般情况下HSV模型各分量的取值范围为:H为0到360°,S为0到100%,V为0到255.但是在OpenCV中在由RGB转换到HSV的过程中,发现HSV中H为0到180°,S为0到255,V为0到255.代码如下: IplImage* src = cvLoadImage("1.jpg",1); IplImage* imghsv = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3); cvCvtColor(src ,imghsv,CV_BGR2HSV);//BGR

OpenCV中HSV颜色模型及颜色分量范围 opencv HSV 颜色模型(H通道取值 && CV_BGR2HSV＿FULL) [opencv]在hsv颜色空间识别区域颜色 将原图分离为RGB单通道和B三通道(GR通道均为0) Mat src_color = imread(path); vector<Mat> channels; vector<Mat> mbgr(); split(src_color, channels); Mat B = channels.at()

前言 最近要开发一个基于python的合并文件夹/目录的程序,本来的想法是基于修改时间的比较,即判断文件有没有改变,比较两个文件的修改时间即可.这个想法在windows的pc端下测试没有问题. 但是当把一个文件从pc端复制到优盘时出现了一个问题,复制到优盘的文件比pc端的文件慢了两秒钟! 这里我用的复制函数是 shutil.copy2(),理论上它会把修改时间和最后访问时间也复制过来1,但是实际情况并不是完全相同. 详细情况我在segmentfault里提出了问题:为什么将一个文件从pc中复制到

python检测文件的MD5值MD5(单向散列算法)的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法),经MD2.MD3和MD4发展而来.MD5算法的使用不需要支付任何版权费用. #python 检测文件MD5值 #python version 2.6 import hashlib import os,sys #简单的测试一个字符串的MD5值 def GetStrMd5(src): m0=hashlib.md5() m0.update(src) print m0.he

Android谷歌官方扁平化设计常用icon集合   Android谷歌官方扁平化设计color颜色RGB值和对应颜色效果图.

最近需要使用python获取字符串的md5值. 今天把代码贴出来和大家分享一下. 01 #!/usr/bin/env python 02 # -*- coding: cp936 -*- 03 import hashlib 04   05 def get_md5_value(src): 06     myMd5 = hashlib.md5() 07     myMd5.update(src) 08     myMd5_Digest = myMd5.hexdigest() 09     return

RGB & HSV 英文全称 RGB - Red, Green, Blue HSV - Hue, Saturation, Value HSV --> RGB 转换公式 HSV --> RGB 颜色表 RGB --> HSV 转换公式 RGB --> HSV 颜色表 参考资料 1.RGB to HSV conversion | color conversion http://www.rapidtables.com/convert/color/rgb-to-hsv.htm 2.

python return 返回多个值,实际返回的是一个tuple: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def rt(): return 1, 2 a = rt() print a # (1, 2)

Python两个变量的值进行交换的方法 使用第三方变量: '''这是第一种赋值方法,采用第三方变量''' c = a a = b b = c 使用两个变量: '''使用两个变量''' a = a+b #取两个数的和 b = a-b #然后a-b等于a然后赋值给b a = a-b #然后a-b等于b然后赋值给a,完成值的交换 使用两个变量的另一种方法: a,b = b,a

python文本 字符与字符值转换 场景: 将字符转换成ascii或者unicode编码 在转换过程中,注意使用ord和chr方法 >>> print(ord('a'))    97    >>> print(chr(97))    a    >>> 有时候需要反转过来使用: >>> print(str(ord('a')))    97    >>> print(chr(ord('a')))    a    >

Python+selenium之获取文本值和下拉框选择数据 一.结合实例进行描述 1. 实例如下所示: #新增标签操作 def func_labels(self): self.driver.find_element_by_xpath("//*[@class='menu-text'][text()='业务管理']").click() time.sleep(1) self.driver.find_element_by_xpath("//*[@class='menu-text'][

Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法示例 本文实例讲述了Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.需求分析 输入想要计算到小数点后的位数,计算圆周率π的值. 二.算法:马青公式 π/4=4arctan1/5-arctan1/239 这个公式由英国天文学教授约翰·马青于1706年发现.他利用这个公式计算到了100位的圆周率.马青公式每计算一项可以得到1.4位的十进制精度.因为它的计算过程中被乘数和被除数都不大于长整数,所以可以很容易地在计算机上

python指定概率随机取值参考如下: 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子: np.random.seed(0) p = np.array([0.1, 0.0, 0.7, 0.2]) index = np.random.choice([0, 1, 2, 3], p = p.ravel()) 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index=3)=0.2

python函数2(返回值.传递列表...) 1.返回值 1.1.返回简单的值 #返回简单值 def get_formatted_name(first_name,last_name): """返回整洁的名字""" full_name = first_name + ' ' + last_name return full_name.title() #将首字母大写 musician = get_formatted_name('jim','harry')