在用OpenCV对图像进行处理时,利用颜色定位是常常会接触到的方法,但RGB受光照影响比较严重,转换到HSV XYZ等空间也解决不了时, 可以用白平衡算法进行修正,使其发黄.发蓝.发红的照片更加趋于自然光下的图像.(转摘请说明来源) 程序代码示例如下: //该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIma
日常开发和交流时,我们习惯将图片的颜色通道按照RGB(red, green, blue)进行排列.闲来无聊,在把玩卷积神经网络模型时发现OpenCV并没有按照这个顺序读入图片.好奇地搜索一下OpenCV为什么使用BGR而非RGB.看到这篇博文:Why does OpenCV use BGR color format. 仔细阅读这篇博文,作者在使用matplotlib显式OpenCV读入的图片,发现图片显示很怪异. 原图如下: 使用OpenCV读取在matplotlib上显示的结果 文中作者在一个
在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im
You can access the Image pixels in many ways:1. One using the Inbuilt macro2. One using the pointer to the image data3. Getting the raw data from the image. ============================================================Method 1: Using Inbuilt macro:CV_