转自:http://outofmemory.cn/code-snippet/1002/Python-RGB-HSV-color-together-switch Python RGB 和HSV颜色相互转换 import math def hsv2rgb(h, s, v): h = float(h) s = float(s) v = float(v) h60 = h / 60.0 h60f = math.floor(h60) hi = int(h60f) % 6 f = h60 - h60f p =

背景 最近做的项目中有这样一个场景,设置任意一种颜色,得到这种颜色偏深和偏浅的两种颜色.也就是说取该颜色同色系的深浅两种颜色.首先想到的是调节透明度,但效果不理想.后来尝试调节颜色亮度,发现这才是正解.但是.NET中不能直接改变Color的亮度,需要将Color转换成HSB模式,然后改变B的值调节亮度.调节亮度后需要再转换成我们熟悉的RGB模式才能使用.下面给出颜色转换方法. 代码 /// <summary> /// 颜色转换帮助类 /// </summary> public cl

RGB三原色是基于人肉眼对光线的生理作用.人眼内有三种椎状体“对这三种光线频率所能感受的带宽最大,也能独立刺激这三种颜色的受光体”,因此RGB称为三原色.比如,黄色波长的光对人眼的刺激效果,和红色与绿色同时刺激人眼相同,所以,对人来说R+G=yellow,即(255,255,0).   相对于RGB,HSB(也叫HSV)模式更便于描述人眼对与颜色的感觉.如图的HSB椎形坐标,横截面从下往上亮度值从0%到100%递增:横截面的中心点是灰色的,随着半径增大,饱和度从0增大到100%:色相取值0°~3

先来了解一些概念: 1.RGB是一种加色模型,就是将不同比例的Red/Green/Blue混合在一起得到新颜色.通常RGB颜色模型表示为: 2.HSB(HSV) 通过色相/饱和度/亮度三要素来表达颜色. H(Hue):表示颜色的类型(例如红色,绿色或者黄色).取值范围为0—360.其中每一个值代表一种颜色. S(Saturation):颜色的饱和度.从0到1.有时候也称为纯度.(0表示灰度图,1表示纯的颜色) B(Brightness or Value):颜色的明亮程度.从0到1.(0表示黑色,

Introduction Why an article on "colors"? It's the same question I asked myself before writing this series. The fact is, in .NET, there are only two color formats that can be used: the RGB color model and the HSB color model. Those two are encaps

/// <summary> /// 色相,饱和度,亮度转换成rgb值 /// </summary> /// <returns></returns> public static float[] HSB2RGB(float[] hsb) { ] == ) { hsb[] = ; } ]; ; ; ; ] == ) { r = g = b = hsb[]; } else { ] / 60f; int sectorNum = (int)Math.Floor(sect

先来了解一些概念: 1.RGB是一种加色模型,就是将不同比例的Red/Green/Blue混合在一起得到新颜色.通常RGB颜色模型表示为: 2.HSB(HSV) 通过色相/饱和度/亮度三要素来表达颜色. H(Hue):表示颜色的类型(例如红色,绿色或者黄色).取值范围为0—360.其中每一个值代表一种颜色. S(Saturation):颜色的饱和度.从0到1.有时候也称为纯度.(0表示灰度图,1表示纯的颜色) B(Brightness or Value):颜色的明亮程度.从0到1.(0表示黑色,

This example demonstrates how to convert between a color value in RGB (three integer values in the range 0 to 255 representing red, green, and blue) and HSB (three floating point values in the range 0 to 1.0 representing hue, saturation, and brightne

[C#]RGB,CMYK,HSB各种颜色表示的转换   一.表示颜色的方式有很多种,如RGB,CMYK,HSB,Hex等等 1.RGB:这种表示颜色由三原色构成,通过红,绿,蓝三种颜色分量的不同,组合成不同的颜色,例如,100%红+100%绿混合可以得到黄色,红绿蓝三种颜色叠加可以得到白色,基本上屏幕显示色彩都采用这种方式 2.CMYK:也称作印刷色彩模式,是一种依靠反光的色彩模式,主要用于印刷,和RGB类似,CMY是3种印刷油墨名称的首字母:青色Cyan.品红色Magenta.黄色Yellow

虽然若干年前就看过了关于色彩空间的介绍,但是直到今天才自己动手写代码做这件事情.虽然网络上已经有很多现成的例子,但是一则仅仅适用于浮点型的数据,另一方面,在实现上也有一些尚可优化之处. 色彩模型除了最常见的RGB以外,还有HSB.YCbCr.XYZ.Lab等.HSB一般仅仅作为图像处理过程中的临时模式,YCbCr常常用于图像的压缩处理,而XYZ则严格按照人眼对光信号的敏感度进行分布. 这里将要稍作讨论的便是Lab模型.网络上诸多的介绍都说Lab是基于XYZ的,故人们一般也只能找到XYZ和Lab之

class HSLColor     {         private int _alpha = 255;         public int _hue = 0;         public double _saturation = 1d;         public double _lightness = 1d;           //public double H;         //public double S;         //public double L;    

转自:http://blog.csdn.net/wxzking/article/details/5905195 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 朋友曾经给我推荐了一个有关代码优化的pdf文档<让你的软件飞起来>,看完之后,感受颇深.为了推广其,同时也为了自己加深印象,故将其总结为word文档.下面就是其的详细内容总结,希望能于己于人都有所帮助. 速度取决于算法 同样的事情,方法不一样,效果也不一样.比如,汽车引擎,可以让你的速度超越马车,却无法超越音速:涡轮引擎,可以轻松

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

最近遇到了一个需求,就是对图片进行色彩风格转换,让一个物体可以以各种不同的色彩来呈现. 比如一个红色的苹果,我想把它转化成绿色,这可怎么办呢?本来想的解决方案是先识别边界,然后对边界内区域进行色彩替换或者填充,这样整个流程就分成了两步,首先需要进行边界判断,有了边界之后才能对某些区域颜色进行替换填充,填充的区域还是不规则的,填充的颜色也需要根据实际的情况来变化,同时还要兼顾阴影.高光等等的处理,想想真是头大. ​ 然后我就突然想到了之前学 PS 的时候,曾经做过对某一张图片进行色调替换,我还记得

在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png')

 Conclusions about Deep Learning with Python  Last night, I start to learn the python for deep learning research. It really confused me at the beginning. So, here is some conclusions about the hard beginning progress. If you have some more excellent

文件读写 一.文件打开 传统方法 >>> f = open('data.txt', 'w') # Make a new file in output mode ('w' is write) >>> f.write('Hello\n') # Write strings of characters to it 6 >>> f.write('world\n') # Return number of items written in Python 3.X 6

本章主要讲解 图像的读取方式.灰度化操作.图像转化为矩阵的方法 假设 strImgPath是图像的路径, img对象将图片读入到内存中 读取图像的第一种方式:skImage from skimage import io img=io.imread(strImgPath) # 读出的3D 读取图像的第二种方式:matplotlib import matplotlib.image as mpimg #mpimg 用于读取图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt

在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np   lena

https://www.cnblogs.com/lantingg/p/9259840.html 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as

1. 前言第一次在学校机房里见到计算机,还是上古时期.计算机型号大概是LASER-310吧,有点记不清了.那会儿,显示器还是单色的,只能显示文本,每行最多显示80个字符.想看图片,印象中只能用针式打印机打印在两侧穿孔的宽行打印纸上,每个像素用一个字符表示,不同的字符代表不同的灰度,就像下图这个样子.有没有感觉到浓郁古风呢?其实,随便一张照片,十几行Python代码,你也可以打印出这样的效果,还可以保存成文件.下面,我就一步一步地演示一下. 2. 打开图片,转为灰度模式 Python用于图像处理的