计算颜色的HSV值 本文提供全流程,中文翻译. Chinar 坚持将简单的生活方式,带给世人!(拥有更好的阅读体验 -- 高分辨率用户请根据需求调整网页缩放比例) Chinar -- 心分享.心创新!助力快速完成 Color 的 HSV值 为新手节省宝贵的时间,避免采坑! 1 HSV -- 色彩模型 2 Example -- 实例 支持 May Be -- 搞开发,总有一天要做的事! 全文高清图片,点击即可放大观看 (很多人竟然不知道) 1 HSV -- 色彩模型 通过颜色的 RGB 值计算出对

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

色调.饱和度和亮度(hue, saturation, and brightness)以人对红.绿.蓝(RGB)三色组合的感觉为基础.在描述阴极射线管显示器参数时,经常提到这三个专有名词.所有的颜色可以用色调.饱和度和亮度来表示,就象所有的颜色都可以用红.黄.绿三种基本色表示一样. 大部分可见光包含一定的能量.色调(hue)是在可见光光谱中能量最强时的波长.如下图所示.图中在最高点所有的颜色具有相同色调,波长刚刚超过500纳米. 饱和度(saturation)表示可见光的相对带宽.图中,曲线的倾斜

//glsl计算sprite的亮度饱和度对比度 #ifdef GL_ES precision mediump float; #endif uniform sampler2D u_texture; varying vec2 v_texCoord; varying vec4 v_fragmentColor; void main(void) { vec4 color = texture2D(u_texture, v_texCoord); if(color.a >= 0.4) { vec3 avg =

废话少说,直接修改CCSprite使用的片面着色器ccShader_PositionTextureColor_noMVP.frag: /* * cocos2d for iPhone: http://www.cocos2d-iphone.org * * Copyright (c) 2011 Ricardo Quesada * Copyright (c) 2012 Zynga Inc. * * Permission is hereby granted, free of charge, to any

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // 计时函数 void PrintMs(const char *text = &

/*=========================================================================*/ // 阵列操作 /*=========================================================================*/ 基本矩阵和图像运算符 ---------------------------------------------------------------------------

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 由于老猿以前没接触过图像处理,在阅读moviepy代码时,对类的有些处理方法代码看不懂是什么含义,为此花了4天时间查阅了大量资料,并加以自己的理解和消化,终于明白了相关处理概念,整理成文供大家参考. 二.RGB 在图像处理过程中,图像的合成操作是使用频率最高的,如图像显示.图像拷贝.图像拼接以及的图层拼合叠加等. 图像合成,其实也就是图像像素颜色的混合. 大多数电脑处理图像都是使用 RGB来表示像素,RGB代表红.绿.蓝三个通道的颜色混合,电脑

饱和度模式: HcScYc =HBSAYB 饱和度模式:是采用底色的亮度.色相以及绘图色的饱和度来创建最终色.如果绘图色的饱和度为0,则原图没有变化. 输出图像的饱和度为上层,色调和亮度保持为下层. 色相模式: 是采用底色的亮度.饱和度以及绘图色的色相来创建最终色. Hue 色相 HcScYc =HASBYB 输出图像的色调为上层,饱和度和亮度保持为下层.对于灰色上层,结果为去色的下层. 颜色模式: 是采用底色的亮度以及绘图色的色相.饱和度来创建最终色.它可保护原图的灰阶层次,对于图像的色彩微调

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12967.html Python人体肤色检测 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 本

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

HSV空间:分别是H(色调)——S(饱和度)——V(亮度) 与HSI颜色空间类似:分别是H(色调)——S(饱和度)——I(强度) 注意: 强度和亮度差不多是一个概念. 饱和度代表的是渗入白光的数量级,白光越多,饱和度越小,白光越少,饱和度越大,表示颜色的纯度更大. 下面是代码: rgb2hsv.m function [h,s,v] = rgb2hsv(r,g,b) %RGB2HSV Convert red-green-blue colors to hue-saturation-value. %

一.概念 1.什么是RGB? 对一种颜色进行编码的方法统称为“颜色空间”或“色域”.用最简单的话说,世界上任何一种颜色的“颜色空间”都可定义成一个固定的数字或变量.RGB(红.绿.蓝)只是众多颜色空间的一种.采用这种编码方法,每种颜色都可用三个变量来表示-红色绿色以及蓝色的强度.记录及显示彩色图像时,RGB是最常见的一种方案. 2.什么是YUV? YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL),是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间. 在现代彩色电视系统中,通常采用三管

转: http://www.cnblogs.com/qinjunni/archive/2012/02/23/2364446.html YUV RGB 常见视频格式解析 I420是YUV格式的一种,而YUV有packed format和planar format两种,而I420属于planar format的一种. 同时I420表示了YUV的采样比例4:2:0.4:2:0的YUV并不是说没有V分量,而是指对于每一个行,只有一个U或者V分量.比如第一行里,是YUYYUY,到了第二行是YVYYVY,那

转载自缘佳荟的博客. 颜色通常用三个相对独立的属性来描述,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.而颜色可以由不同的角度,用三个一组的不同属性加以描述,就产生了不同的颜色空间.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. 颜色空间按照基本结构可以分两大类:基色颜色空间和色.亮分离颜色空间.前者的典型是 RGB,还包括 CMY.CMYK.CIE XYZ 等:后者包括 YCC/YUV.Lab.以及一批“色相类颜色空间”.CIE XYZ 是定义一

1.1彩色空间 颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,它具有色调.饱和度和亮度三个特性.物体的颜色不仅取决于物体本身,还与光源.周围环境的颜色,以及观察者的视觉系统有关 1.1.1颜色的基本特性 1.光与颜色 从根本上讲,光是人的视觉系统能够感知到的电磁波,其波长在380nm--780nm之间,正是这些电磁波使人产生了红.黄.蓝等颜色的感觉.光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ,其中λ是波长,当一束光的各种波长的能量大致相等时,我们称其为白光,否则称其为彩色光.若一束光中只包含

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

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

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

一.色彩空间的转换 代码如下: #色彩空间转换 import cv2 as cv def color_space_demo(img): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #RGB转换为GRAY #这里的生成的gray图是单通道的 cv.imshow("gray", gray) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) #RGB转换为HSV cv.imshow("hsv", h

一,引言 YUV(亦称YCrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL).YUV主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后兼容老式黑白电视.与RGB视频信号传输相比,它最大的优点在于只需占用极少的带宽(RGB要求三个独立的视频信号同时传输). "Y"表示明亮度(Lumina nce或Luma),也就是灰阶值:是个基带信号.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