HSV (色相hue, 饱和度saturation, 明度value), 也称HSB (B指brightness) 是艺术家们常用的,因为与加法减法混色的术语相比,使用色相,饱和度等概念描述色彩更自然直观.HSV 是RGB色彩空间的一种变形,它的内容与色彩尺度与其出处——RGB色彩空间有密切联系. HSL (色相hue, 饱和度saturation, 亮度lightness/luminance), 也称HLS 或 HSI (I指intensity) 与 HSV非常相似,仅用亮度(lightnes

HSV 相比于面向机器的RGB, HSV或HSI更贴近于人对颜色的描述: H: Hue, 颜色本身 S: Saturation, 纯色被白色稀释的程度. V: Value, 或I, Intensity. 与颜色类型无关的光强度. HSV 与RGB可以相互转换 将black->white 的虚线作为中心轴. 转换公式见DIP 6.2.3

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

1. Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny函数来识别边缘.Canny边缘检测算法有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用非最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("cann

3.5.Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny边缘检测函数来识别边缘.它有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阀值去除 假阳性(false positive),最后还会分析出所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("canny.jp

1.获取像素并修改 读取一副图像,根据像素的行和列的坐标获取它的像素值,对于RGB图像而言,返回RGB的值,对于灰度图则返回灰度值 import cv2 import numpy img = cv2.imread('1.jpg') px = img[100, 100] print(px) #获取图像的(100,100)的3维矩阵 Blue = img[100, 100, 0] Gray = img[100, 100, 1] Red = img[100, 100, 2] print(Blue, G

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

本文的主题实际上是图像的颜色空间的转换,借助一个颜色选取程序来说明OpenCV中颜色转换函数的用法以及一些注意事项. 一.几种常见的颜色空间: RGB颜色空间:RGB采用加法混色法,因为它是描述各种“光”通过何种比例来产生颜色.光线从暗黑开始不断叠加 产生颜色.RGB描述的是红绿蓝三色光的数值.数字图像存储方面一般都是用RGB模式,值得注意的是OpenCV里三通道的存储顺序是BGR. HSV,HSI:这两个颜色格式都是根据人眼对颜色的区分来定义的格式,其中H(hue)表示色相,S(saturat

之前一直在看深度学习,突然用到了对图像处理的东西,所以过来补充一下OpenCV基础. 就顺便从网上了买了一本OpenCV 3计算机视觉这本书,这本书比较薄,但是目前已经够我用了,在这里就记录一下我的学习笔记. 一 OpeCV3的安装 在前面我已经介绍过我的python运行环境,是运行在windos 7操作系统下,安装的Anaconda集成开发环境.具体安装步骤可以参考文章 第一节,windows下深度学习theano环境搭建 下面讲解下在Anaconda命令窗口下安装opencv 命令:cond

1.Develop dev_display  在现有图形窗口中显示图像目标. dev_set_color   设置一个或更多输出颜色,通常用于设置region或者xld的颜色. dev_set_draw  定义区域填充模式,可选项有fill和margin dev_set_line_width  定义区域轮廓输出的线宽. dev_set_shape  定义区域输出形状,例如以矩形显示或者以圆形显示,这样可以更好地标记区域. 2.Image invert_image  使一个图像反相. min_im

一.录制视频 获取摄像头操作 camObj = cv2.VideoCapture(0) :0为默认计算机默认摄像头,多个摄像头依次后面1.2.3 检查是否成功初始化: camObj.isOpen() #True成功 False失败,同理打开视频 失败可尝试:camObj.open() 读取一帧图片: ret, frame = camObj.read() 返回值: ret: 代表当前帧是否读取成功 frame: 带表当前帧数据,是一个多维数组,若读取失败则为None 色彩空间的转换:cv2.cvt

我们生活中大多数看到的彩色图片都是RGB类型,但是在进行图像处理时,需要用到灰度图.二值图.HSV.HSI等颜色制式,opencv提供了cvtColor()函数来实现这些功能.首先看一下cvtColor函数定义: C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 ); 1 参数解释: . InputArray src: 输入图像即要进行颜色空间变换的原图像,可以是Mat类 . OutputArray

首先是基本的代码整理 #include<iostream> #include<opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat sou, dest; sou=imread("C:\\Users\\32829\\Desktop\\aa.jpg"); if (sou.empty()) { cout << "图片读入失败" << end

摘要:本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理>,作者: eastmount . 本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理.基础性知识希望对您有所帮助. 1.图像灰度化原理 2.基于OpenCV的图

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

得知DIP文章66日 转载请注明文章出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan ,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管.欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 开篇废话 色彩空间介绍最后两种与人类感知相对较接近的两种空间.彩色图像处理后面的内容大部分用在图像的基础处理,而假设想学习图像分析.应该開始学习一些模式识别和机器学习的算法,打算近期開始学习一些,而且开一个新的博客主题,欢迎讨论... 今天介绍下两

能理解 RGB 模式中确定数值的各种颜色,但怎么理解「明度」.「饱和度」.「色相」等概念? 从第一张图可以简单得出以下结论: 明度--这个最简单,rgb中,三色光的值,其加起来的和越大,明度就越大. 就这么简单. 那么这个明度意味着什么?很显然,就是光总量有多少,光越多,明度越高 2.纯度: (1)凡是在rgb中,有一个或者两个值为零的,都是纯度值最高的纯色. (2)如何确定两个复杂颜色(即没有一个rgb值为零的颜色)的纯度比较?看图 如图两个颜色,如何确定哪个纯度高? 简单,rgb三个值,取最

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

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

原文地址:https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776 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,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出). H:  0 — 180 S:  0 — 255 V:  0 — 255 此处把部分红色归为紫色范围: 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