https://blog.csdn.net/fly_wt/article/details/86432886 RGB转换成灰度图像的一个常用公式是:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114//灰度转换函数*******//第一个参数image输入的彩色RGB图像的引用://第二个参数imageGray是转换后输出的灰度图像的引用://******************************************************* #include <ope

本博客为原创内容,未经博主允许禁止转载,商用,谢谢. 一.前言 关于GDAL与openCV间的数据格式转换,在我之前的博客中已有简要说明,这里,由于最近工作上经常用到openCV里的函数进行图像处理,所以写了一个程序,进一步对这两个开源库进行连接. 除了格式转换外,该类还支持数据的分块读入与写出. 二.代码 所有功能在一个GDALOPENCV类中完成,其头文件如下: /////////////////////////////////////////////////////////////////

导包: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() def imread(image): image=cv2.imread(image) image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB) return image RGB当中每一个颜色都有256阶亮度,每一阶

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

最近在Android手机上使用相机识别条形码工作取得了比较理想的进展,自动识别功能基本完成,然而在手动识别指定条形码图片时遇到困难,由于Zxing开源Jar包识别图片的颜色编码式为YUV,而普通的图片使用RGB颜色分量来保存颜色信息.非压缩的24位的BMP图像就采用RGB空间来保存图像.一个像素24位,每8位保存一种颜色强度(0-255),例如红色保存为 0xFF0000.经过两天的探索与查阅相关YUV与RGB资料后,尝试编写了RGB转换为YUV代码,几番调试后终于转换成功.下面就作一些简单介绍

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

cv::cvtColor()用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间的转换(目前常见的颜色空间均支持),并且在转换的过程中能够保证数据的类型不变,即转换后的图像的数据类型和位深与源图像一致. 具体调用形式如下: void cv::cvtColor( cv::InputArray src, // 输入序列 cv::OutputArray dst, // 输出序列 int code, // 颜色映射码 // 输出的通道数 (0='automatic') ); 其中,最后一个参数dstCn用于指定

1. YUV420 -> Mat 可用于转换接受到的YUV视频源到OpenCV可以识别的数据 Mat myuv( Frame_Height + Frame_Height / 2, Frame_Width, CV_8UC1, (unsigned char *) YUV420_Image_Buffer); cvtColor(myuv, mgMat, CV_YUV420p2RGB); 2. Mat -> YUV420 可用于OpenCV处理完视频信号后返回 cvtColor(mgMat, myuv,

上一篇中,我是用一个RGB格式的纹理来存储每一帧的画面,其中纹理为m_FrameWidth * m_FrameHeight大小,这样,在内存中,就必须要先对YUV的数据进行排序,然后才能当做RGB的数据格式传给纹理内存.我们发现对一个很大帧的图片进行数据重新排序会花费很多时间,为了减少这个时间,当然可以用汇编语言来进行这个排序的操作.然而,有一种更好的方法. 我们发现在上一次所用到的YUV420数据格式是一种平面格式,他的数据排列十分有规律,这里,考虑用3重纹理来实现他的转换. 先定义3个纹理,

作为前端开发而言,不可避免的会遇到颜色取值,字符串和数字直接的转换,博主为此写了一个小工具,实现色值之间的在线转换. 前置知识点: parseInt, toString parseInt(value ,decidal)  value为传值   decidal为进制数   parseInt(110, 2)  =>  6 parseInt(110, 8)  =>  72 parseInt(110, 10)  =>  110 parseInt(110, 16)  =>  272   to

可以实现将UIImage和IplImage类型实现相互转换 //由于OpenCV主要针对的是计算机视觉方面的处理,因此在函数库中,最重要的结构体是IplImage结构. - (IplImage *)CreateIplImageFromUIImage:(UIImage *)image { // Getting CGImage from UIImage CGImageRef imageRef = image.CGImage; CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorS

clear all; close all; clc; img=imread('colorbar.jpg');%('ngc6543a.jpg'); %img=mat2gray(img); %[0,1]; [m n dim]=size(img); imshow(img); %picture RGB img=double(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); %%RGB2YCbCr Y=zeros(m,n); % Cb=zeros(m,n);

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

需要注意的是下面r,b,g的类型和顺序 须用IPL_DEPTH_8U类型创建图像且[0][1][2]分量分别是b,g,r. 另外多谢郑乾师兄帮我发现了IPL_DEPTH_8U问题 uchar r,b,g;//notice 'uchar' type must be used instead of double int h=workImg->height; int w=workImg->width; IplImage *D=cvCreateImage(cvGetSize(workImg),IPL_

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #define N 51000 int cmp(const void *a,const void *b) { return *(int *)a-*(int *)b; } int a[N]; int sum[N]; double all[N]; double ss(int a,double b) { return (1.0*a-b)*(1.0*a-b); } d

void yuv420Torgb() { FILE *fp = fopen("D:\\1.yuv","rb"); ; ; uchar *yuvdata = / * width * sizeof(uchar)]; fread(yuvdata, height * / , width, fp); Mat yuvimg(height * / , width, CV_8UC1, yuvdata); Mat rgbimg(height, width, CV_8UC3); cvt

这段时间一直在研究YUV的格式问题例如YUV422.YUV420,在网上搜索了很多这方面的资料,发现很多资料讲的东西是重复的,没有比较深入的讲解,所以看了之后印象不是很深,过了一段时间之后又对它们有了困惑.所以就有了一个想法,打算自己写一个c语言小程序,通过对BMP文件的RGB数据读取,然后将得到的RGB数据转换成为YUV格式的文件,然后用YUV的播放器打开,查看是否解析正确.(在这里,BMP文件我选择了24bpp的格式,为了方便.)通过这样的方式,正向和逆向学习来加深YUV文件的认识. 经过了

一.YUV 介绍 YUV是一种颜色编码方方式,通常由彩色摄像机进行取像,然后把取得的彩色图像信号经过分色.分别放大校正后得到RGB,再经过矩阵变换得到亮度信号Y和两个色差信号B-Y(即U).R-Y(即V),最后将亮度和色差三个信号分别编码,用同一信道发送出去.这种色彩的表示方法就是所谓的YUV色彩空间表示.采用YUV色彩空间的重要性就是它的亮度信号Y和色度信号U.V是分离的. YUV 的优点 YUV主要用于优化彩色视频信号的传输.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频宽(RG

一.YUV 介绍 YUV是一种颜色编码方方式,通常由彩色摄像机进行取像,然后把取得的彩色图像信号经过分色.分别放大校正后得到RGB,再经过矩阵变换得到亮度信号Y和两个色差信号B-Y(即U).R-Y(即V),最后将亮度和色差三个信号分别编码,用同一信道发送出去.这种色彩的表示方法就是所谓的YUV色彩空间表示.采用YUV色彩空间的重要性就是它的亮度信号Y和色度信号U.V是分离的. YUV 的优点 YUV主要用于优化彩色视频信号的传输.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频宽(RG

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