在图像处理领域,OpenCV是一款强大而广泛应用的开源库,能够提供丰富的图像处理和计算机视觉功能。本篇博客将介绍如何利用Qt 编辑器调用OpenCV库对照片进行换底色处理,实现更加独特和吸引人的效果
在使用OpenCV进行颜色识别和追踪时,我们通常会将图片格式转为HSV格式。在转换为HSV格式过程中,吃到过一些教训。
视频对象提取 与其说是视频对象提取,不如说是视频颜色提取,因为其本质还是使用了OpenCV的HSV颜色物体检测。 HSV介绍 HSV分别代表,色调(H:hue),饱和度(S:saturation),亮度(V:value),由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model); 色调(H:hue):用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为3
图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效;另外,相比RGB,其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性,所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间,所以图像彩色互转是十分重要和关键的。
在这篇文章中,我们将看到如何使用 Python 中的 OpenCV 模块检测颜色,进入这个领域的第一步就是安装下面提到的模块。
计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:
色彩空间又可以叫做色域,英文是Color Sapce,是一种人为建立,用于表示色彩的一种“坐标系统”,或者说是一种色彩访问的取值系统,用于描述色彩。了解色彩空间对我们今后使用opencv进行图像处理很重要,在今后对图像处理时将会涉及到色彩空间的内容,所以学习了解色彩空间是有必要的。
本期将介绍使用OpenCV实现人脸口罩佩戴检测的详细步骤,手把手教你做一个效果还可以的口罩佩戴检测系统。
原文地址:https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/
在这一篇文章中,我们将会学习使用一下OpenCV中色彩空间的转换函数,我们这里说的色彩空间是说的使用多种颜色(通常指三种以上),来表示颜色的方法,像是我们平时所说的RGB,HSV,YUV,YCRCB,都是色彩空间模型。OpenCV也很方便的封装了很多的色彩空间函数。下面我们一起来实践一下(以下所有试验都根据下图完成,我截取的Windows自带的壁纸^_^)
一个针对车牌颜色分类的小测试,根据hsv颜色空间,遍历像素点后计算在每个颜色下的像素个数,区分蓝,黄,黑,白车牌底色。
一开始的想法是分别找到RGB值,然后找到红色区域的部分保留就可以了,不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围,所以要把图片转化到HSV空间中去。
转换方法可以参考:Android ImageProxy 转 OpenCV Mat对象
本小节主要介绍色彩空间的一些概念,并使用OpenCV进行色彩空间的转换,并通过通过色彩空间的转换提取视频中的指定颜色。
在滤波、变换、缩放等任务中,图像分割具有重要的意义。图像分割是将不同的对象划分为不同的部分,并将这些区域以明显的颜色或者记号标记出来。图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其他高级计算机视觉任务(例如对象分类和对象检测)的基础。良好的图像分割为我们后续的图像分类以及检测奠定了基础。
学习如何进行图片的颜色空间转换,视频中追踪特定颜色的物体。图片等可到文末引用处下载。
GRAY色彩空间通道指的是灰度图像,灰度图像的通常只有1个,值范围是[0, 255],一共256个灰度级别。其中0表示纯黑色,255表示纯白色。0~255之间的数值表示不同的亮度(即色彩的深浅程度)的深灰色或浅灰色。因此,一副灰度图能展示丰富的细节信息,如图1所示。
在图像处理和计算机视觉领域,颜色空间转换是一项重要的任务。不同的颜色空间具有不同的表示方式,可以用于不同的图像处理和分析任务。 OpenCV 提供了丰富的功能来进行颜色空间的转换和处理。本文将以颜色空间转换为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行颜色空间转换的基本步骤和实例。
在计算机视觉和图像处理领域,图像数据类型和颜色空间转换是非常重要的概念。Python 提供了强大的库和工具,用于读取、操作和转换图像数据。本文将深入探讨Python中的图像数据类型,以及如何进行常见的颜色空间转换。
HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统,在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见,因为它更符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜色有多亮。
视频的每一帧就是一张图片,跟踪视频中的某一对象,分解下来,其实就是在每一帧的图片中找到那个对象。
本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型,例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型,并介绍这几种模型之间的数学转换关系,以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。
今天是第二部分:Python+OpenCV实现简易手势识别功能。简易的手势识别,所以功能也很简单,识别手势1~5就行,当然我们控制飞机时只需要用到最多3个手势:发射子弹、向左移动和向右移动。所以1~5够用了,当然你也可以用手势的移动方向来控制飞机的移动方向,只需要计算手势轮廓的重心位置变化即可。
之前有写一些利用opencv处理图像的内容,不过大都是基于RGB颜色模式去处理的。
上一篇中我们学习了《OpenCV---HSV颜色空间介绍》,对HSV的颜色进行了一个简单的了解,这一章我们在研究一下利用颜色把想到的数据获取出来。OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能(这点类似threshold()函数)
以上这篇使用OpenCV获取图像某点的颜色值,并设置某点的颜色就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
在第一篇文章中,我们计算并绘制了一维直方图。它之所以被称为一维,是因为我们只考虑了一个特征,即像素的灰度灰度值。但在二维直方图中,你要考虑两个特征。通常情况下,它被用于寻找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色调和饱和度值。
重新写了一下图像色彩空间相关的知识,希望给大家多一点背景多点了解,不说别的,看完了肯定会涨知识。
Python实战篇重在实战,今天,我们就来编写一份用于一寸照换背景的代码 ,最后的成果就是放入一张蓝色背景的一寸照,手动选择替换后的背景为红色或者绿色(其他颜色需要自己适配),然后运行代码,最终在本地生成一张一寸照,效果还不错哦!
将彩色图像,分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。
HSV是一种将RGB色彩模型中的点在圆柱坐标系中的表示法。这种表示法试图做到比RGB基于笛卡尔坐标系的几何结构更加直观。HSV即色相、饱和度、明度(英语:Hue, Saturation, Value),又称HSB,其中B即英语:Brightness。[1]
上一篇说到了如何使用图像处理算法来提取肺组织,这一篇我将分享在研究生阶段做过的细胞计数的案例,之前使用Matlab实现的,今天我用Opencv来复现。
还记得这个图吗?前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了,可以看看文章中的实现思路
常见用法:namedWindow("Window Title",WINDOW_AUTOSIZE);
对图像的颜色空间做了一个概念性的介绍,并通过代码的方式可视化了每种颜色空间的每个通道所表示的意义。
1 # coding: utf-8 2 3 ''' 4 第13章主要介绍:颜色空间转换 5 ''' 6 7 import cv2 8 import numpy as np 9 10 ''' 11 经常用到的颜色空间转换是: BGR<->Gray 和 BGR<->HSV 12 cv2.cvtColor(input_image , flag),flag是转换类型:cv2.COLOR_BGR2GRAY,cv2.COLOR_BGR2HSV 13 HSV(Hue , Saturation
我计划分享一些有趣的实战项目,或许达不到商用的级别,但是希望能在大家做项目的时候能够提供一些思路!如果对你有所帮助,给我点赞 & 在看,让我知道对你有帮助哈!
各位朋友大家好,我是CPP课题组的视觉工程师。这个系列的文章主要介绍计算机视觉尤其是OCR在经济类课题数据采集中的应用以及其实现方法。既是小教程又是学习笔记。
在给核桃派开发板用OpenCV读取图像并显示到pyqt5的窗口上并加入颜色检测功能,尝试将图像中所有蓝色的东西都用一个框标记出来。
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该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
opencv中有多种色彩空间,包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种,使用中经常要遇到色彩空间的转化,以便生成mask图等操作。 可以使用下面的色彩空间转化函数 cv2.cvtColor( )进行色彩空间的转换:
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
更新:优化了代码,理由numpy的ufunc函数功能替换了之前的双重for循环,测试图片大小为692*1024*3,优化前运行时间为6.9s,优化后为0.8s。
在第2篇中提到过,如果是二值图片(黑白图)或者灰度图片,一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像,一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层,而普通的彩色图像则有三个图层。
1. 知识点 BGR/HSV 彩色通道分离为单独通道; 针对不同通道使用不同阀值提取mask; 学会使用【通道分离】函数 cv.split; 学会使用【通道合并】函数 cv.merge; 学会使用【把输入的矩阵(或矩阵数组)的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵(或矩阵数组)的某些通道(通道复制)】函数 cv.mixChannels; 学会使用【通道阀值】函数 cv.inRange。 2. cv.split() 函数解释 2.1 函数使用 cv.split(src, mvbegin) 2.2 参数说明 参数
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