RGB 颜色空间转 HSI 颜色空间的matlab程序实现 2014.10.20之前的内容有误,这里依据wikipedia更新了算法内容. 算法以wiki为准 https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV 这里demo出 HSI中 S 空间的图像和暗通道图的对照. 会发现,确实右边到非常暗,这是由于HSV转换的时候对RGB值做了归一化处理,假设打印出归一化处理后的R+G+B值会发现输出图像非常亮(白茫茫一片-) watermark/2/text/aHR0cD

1. 算法功能简介 使用彩色空间变换工具可以将三波段红.绿.蓝图像变换到一个特定的彩色空间,并且能从所选彩色空间变换回 RGB.两次变换之间,通过对比度拉伸,可以生成一个色彩增强的彩色合成图像.此外,颜色亮度值波段或亮度波段可以被另一个波段(通常具有较高的空间分辨率)代替,生成一幅合成图像(将一幅图像的色彩特征与另一幅图像的空间特征相结合). 彩色变换的一般工作流程:选择波段进行 RGB 合成显示→进行彩色变换→进行其他的图像处理→进行彩色逆变换→RGB 合成显示. PIE SDK支持算法功能的

Kinect v1 (Microsoft Kinect for Windows v1 )彩色和深度图像对的采集步骤 一.在ubuntu下尝试 1. 在虚拟机VWware Workstation 12.0安装ubuntu14.04按照<Ubuntu安装Kinect v1驱动(openni.NITE.Sensor)及遇到的问题>安装了Kinect v1的驱动,但是最终运行示例出现的窗口和网址提供的不一样,右侧彩色图都是重叠起来的,并且一直在跳动.原因可能是由于kinect v1在虚拟机上驱动有问题

宣旭峰,王美丽,张建锋. 基于HSV彩色空间与直方图信息的植物叶脉FFCM算法提取[J/OL]. 计算机应用研究,2018,(08):1-7. (2017-07-21)[2017-10-09]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1196.TP.20170721.1354.084.html Abstract: 彩色空间转换: RGB -> HSV{*1}; 使用FFCM聚类算法{*2} 将叶片像素点聚类--分类为叶脉点和叶肉点, 并能通过聚类中心间的距离将该叶

现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像.对其主要通过HSI转换.分量色差等技术来提出目标. RGB分量灰度化: RGB可以分为R.G.B三分量.当R=G=B即为灰度图像,很多时候为了方便,会直接利用某个分量来进行灰度化,如下图所示: 上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白:同样地G分量草地较淡,B分量天空较淡.其他部分如灰黑色马路则相差不多.实际中,我们可以根据 需求有选择地选择分量. RGB分量差灰度化: 有时候我们的要求是从图像中提取某种颜色区域,那么最简单的方法就是采用RGB色差. 例

从昨天折腾到今天.再折腾下去我都要上主楼了  大致和灰度图均衡是一样的,主要是不能像平滑什么的直接对R,G,B三个分量进行.这样出来的图像时没法看的.因此我们要对亮度进行均衡.而HSI彩色空间中的分量I代表图像的亮度,和图像的彩色信息无关,所以它是我们perfect的折腾对象. 一.首先,就是把图像从RGB空间转换到HSI空间.原理我就很懒的截图了: (引自<数字图像处理第三版>(中文版)P280) 实现代码如下: void RGBtoHSI(float r,float g,float b,f

简单识别 1.一般思路 验证码识别的一般思路为: 图片降噪 图片切割 图像文本输出 1.1 图片降噪 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好. 对于彩色背景的验证码:每个像素都可以放在一个5维的空间里,这5个维度分别是,X,Y,R,G,B,也就是像素的坐标和颜色,在计算机图形学中,有很多种色彩空间,最常用的比如RGB,印刷用的CYMK,还有比较少见的HSL或者HSV,每种色彩空间的维度都不一样,但是可以通过公式互相转换.

识别数字验证码 首先我们准备素材,4张验证码图片如下:     第一步: 打开图像. im = Image.open('temp1.jpg')   第二步: 把彩色图像转化为灰度图像.彩色图像转化为灰度图像的方法很多,这里采用RBG转化到HSI彩色空间,采用I分量. imgry = im.convert('L')   灰度看起来是这样的        第三步: 需要把图像中的噪声去除掉.这里的图像比较简单,直接阈值化就行了.我们把大于阈值threshold的像素置为1,其他的置为0.对此,先生成

从昨天折腾到今天.再折腾下去我都要上主楼了  大致和灰度图均衡是一样的,主要是不能像平滑什么的直接对R,G,B三个分量进行.这样出来的图像时没法看的.因此我们要对亮度进行均衡.而HSI彩色空间中的分量I代表图像的亮度,和图像的彩色信息无关,所以它是我们perfect的折腾对象. 一.首先,就是把图像从RGB空间转换到HSI空间.原理我就很懒的截图了: (引自<数字图像处理第三版>(中文版)P280) 实现代码如下: 1 void RGBtoHSI(float r,float g,float b

Python 代码实现验证码识别 测试开发社区  1周前 源 /  j_hao104 一.探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形.以及利用计算机进行图形的计算.处理和显示的相关原理与算法.图形通常由点.线.面.体等几何元素和灰度.色彩.线型.线宽等非几何属性组成.计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正.

该方法是某个文章中看到的,有点忘了是那一篇了,看的太多也太久了. Step1.把采集到的RGB图像转换为HSI图像. HSI模型能反映人对色彩的感知和鉴别能力,非常适合基于色彩的图像的相似比较,故采用HSI模型.假设HSI颜色模型各分量为H.S.I ,RGB 彩色模型的各个分量为 R,  G ,B ,则 RGB 转换 HSI 的公式为: 其中H 表示色调,如红色.绿色.蓝色等,色调的取值范围为 [0 , 360],其对应颜色轮的角度.S表示饱和度,其意义是颜色的鲜艳度,可以用百分比来表示,从0%

计算机视觉中的边缘检测   边缘检测是计算机视觉中最重要的概念之一.这是一个很直观的概念,在一个图像上运行图像检测应该只输出边缘,与素描比较相似.我的目标不仅是清晰地解释边缘检测是怎样工作的,同时也提供一个新而又容易的方法只需要最小工作来明显地提高边缘检测. 通过获得这些边缘,许多计算机算法才得以有可能实现,因为在一个场景中边缘包含着绝大部分(至少很多)的信息. 举个例子,我们都记得 Windows XP 的那个绿色小山坡和蓝色天空的背景. 当我们的大脑试图去理解这个场景时,我们知道这是草地,看

简介 在图像采集过程中,由于光照环境或物体表面反光等原因会造成图像光照不均 .图像的光照不均会直接影响图像分析的结果.因此,对光照不均图像进行增强,消除光照的影响是光照不均图像处理中不可缺少的环节 .同态滤波是光照不均图像增强常用的方法.同态滤波增强是从图像的整体角度对光照不均进行修正,虽然可以很好地保持图像的原始面貌,但它没有充分考虑图像的空间局部特性,在增强图像某部分像素时,易导致另一部分像素过增强 .因此,局部同态滤波算法对图像的各个子图像分别进行同态滤波,并对局部同态滤波产生的块效应采用

灰度图像大多通过算子寻找边缘和区域生长融合来分割图像. 彩色图像增加了色彩信息,可以通过不同的色彩值来分割图像,常用彩色空间HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用于分割! 笔者主要介绍inrange() 来划分颜色区域.先看看OpenCV的文档: C++: void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst) C: void cvInRangeS(const CvArr* sr

彩色模型(又称彩色空间或彩色系统)是描述色彩的一种方法,本质上,彩色模型就是坐标系统和子空间的规范,系统中的每种颜色由单个点来表示.下面介绍两种最常用的彩色模型. 一.RGB彩色模型: RGB模型是最通用的面向设备的彩色模型,主要用于彩色显示器和彩色视频摄像机.RGB模型利用了三原色原理,即大多数颜色都可由红.绿.蓝三原色按不同比例混合构成.该模型确定的彩色子空间如下: 红.绿.蓝在3个角上,青.深红.黄在另外3个角上,黑色在原点处,白色位于离原点最远的角上:灰度等级沿着主对角线从黑色到白色分布

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--4图像颜色空间描述  图像颜色空间是图像颜色集合的数学表示,本小节将针对几种常见颜色空间做个简单介绍. /// <summary> /// Get rgba value from source image. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></ret

一.图片读取保存 (1)读取 clear all [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'},'选择图片'); if isequal(filename,0) disp('Users Selected Canceled'); else str=[pathname filename]; im = imread(str); imshow(im); end (2)保存 clear all x=0:0.01:2*pi; plot(x,si

在做机器视觉时,常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像,以方便图像处理,但是.写这篇博客,是为加深对这两个概念的理解,下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码,并对运行结果进行观察分析. OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵,而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

cvCreateImage函数-- Cxcore数组操作 创建头并分配数据 IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels ); size 图像宽.高. depth 图像元素的位深度,可以是下面的其中之一: 位整型 位整型 位整型 位整型 位整型 IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数 IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数 channels 每个元素(像素)的颜色通道数量.可以是 1, 2, 3 或 4.通

加载图像(用cv::imread)imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象 其中第一个参数表示图像文件名称第二个参数 表示加载的图像是什么类型 支持常见的三个参数值IMREAD_UNCHANGE(<0)表示加载原图 不做任何改变IMREAD_GRAYSCALE(0)表示把原图作为灰度图像加载进来IMREAD_COLOR(>0)表示把原图作为RGB图像加载进来注意:OpenCV支持jpg png tiff等常见格式图像文件加载 显示图像(cv::namedWindow与cv::imsho