Java OpenCV在inRange后将HSV转换回BGR - 腾讯云开发者社区

) cv.imshow("gray",gray) hsv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow("hsv",hsv)...2.跟踪视频中指定颜色，inRange HSV颜色分量范围 ?...inRange函数说明： mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper) hsv：rgb图像转换为hsv格式的图像 lower：图像中低于这个lower的值，图像值变为0，...即变为黑 upper：图像中高于这个upper的值，图像值变为0，即变为黑在lower～upper之间的值变成255，即变为白 inRange用于实现图片的二值化从视频中获取绿色分量代码如下： #...=cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv = np.array([35, 43, 46]) # 对应的绿色的hsv中h，s，v的最小值

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手把手教你用OpenCV做人脸口罩佩戴检测(附详细步骤+代码)

导读本期将介绍使用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。...口罩检测思路与常用方法在动手实现人脸口罩佩戴检测系统之前，我们常常会思考如何检测一个人是否佩戴口罩？...效果展示演示从视频中检测人脸是否佩戴口罩，未佩戴口罩将语音提示，避免露脸，测试视频素材来源于网络，实测使用笔记本自带摄像头检测效果更佳：实现步骤与对应代码程序实现步骤： (1) 使用OpenCV...颜色范围低阈值 upper_hsv_2 = np.array([180,255,255])#颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv_1,upper_hsv...])#颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv_1,upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv

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05: 颜色空间转换

目标颜色空间转换，如BGR↔Gray，BGR↔HSV等追踪视频中特定颜色的物体 OpenCV函数：cv2.cvtColor(), cv2.inRange() 教程颜色空间转换 import cv2...视频中特定颜色物体追踪 HSV是一个常用于颜色识别的模型，相比BGR更易区分颜色，转换模式用COLOR_BGR2HSV表示。...转换到HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 3.inRange()：介于lower/upper之间的为白色，其余黑色...小结 cv2.cvtColor()函数用来进行颜色空间转换，常用BGR↔Gray，BGR↔HSV。 HSV颜色模型常用于颜色识别。...要想知道某种颜色在HSV下的值，可以将它的BGR值用cvtColor()转换得到。练习尝试在视频中同时提取红色、蓝色、绿色的物体。

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python实战篇(七)---一寸照换背景

前言： 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...一寸照换背景一、实战简介本次实战主要用到了两个python包（opencv,numpy）,事先小编为了简便，只设计了蓝色背景转其他背景的代码适配，代码的主要思想是提取当前一寸照图片的hsv，...将其设置为蓝色空间范围，然后通过阈值化操作，将大于阈值的像素都转换为目标像素，不是阈值的像素则不处理，Python语法中主要使用了for循环。...hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_blue=np.array([90,70,70]) #里面三个数值可以控制好处理出来的效果和噪点...upper_blue=np.array([110,255,255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #cv2.imshow('Mask

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Python OpenCV给证件照换底色

投简历、找工作这些事都需要证件照，有些还要求证件照背景颜色、尺寸大小，本文分享一下如果通过Python OpenCV来实现照片裁剪和更换背景色 ---- 1、读取照片 import cv2 import...比例和尺寸只能设置一个 # 修改尺寸 image = cv2.resize(image, None, fx=0.5, fy=0.5) ---- 3、BGR图片转灰度图彩色图无法进行梯度闭运算。...) 可以将彩色图片转化为hsv灰度图片转换成hsv是因为，hsv的色彩空间有表可查。...# 图片转换为二值化图 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) print(hsv) ---- 4、图片二值化处理形态学变换需要的是二值图片。...cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red) hsv:图像 lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值，图像值变为0 upper_red指的是图像中高于这个

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OpenCV实现照片换底色处理

1.导言在图像处理领域，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。...代码实现 //1.显示一张图片 Mat image = imread("d:/test.png"); imshow("1",image); //2.图片转hsv格式...Mat hsv; cvtColor(image,hsv,COLOR_BGR2HSV); imshow("2",hsv); //3.截取颜色区域的范围 inRang 在hsv...此外优化后还增加了对图像的保存流程优化后完整代码 #include #include using namespace cv; using...格式 Mat hsv; cvtColor(inputImage, hsv, COLOR_BGR2HSV); // 在指定范围内的变为白色，不在范围内的变为黑色 Mat mask

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颜色追踪python编程

在Python中，可以使用OpenCV库来实现颜色追踪。...下面是一个简单的示例代码，演示如何使用OpenCV来追踪指定颜色的对象： import cv2 import numpy as np # 定义要追踪的颜色范围（以HSV颜色空间为例） lower_color...BGR颜色空间转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围进行掩码处理 mask = cv2...将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间后，通过使用cv2.inRange函数根据我们定义的颜色范围创建一个掩码（二值图像），该掩码将指定颜色的区域设为白色，其余区域设为黑色。...注意，颜色范围的值是根据所选颜色在HSV颜色空间中的取值范围来确定的。你可以使用在线的颜色选择器来获取所需颜色的HSV值。希望以上代码能帮助到你实现颜色追踪。

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在全志H616核桃派上实现USB摄像头的OpenCV颜色检测

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。...opencv中也提供了将rgb bgr等转为hsv图片的api： hsvImage = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.inRange,给定一个要检测的...将hsv值在该范围内的像素点全部变为白色，不在的则为黑色。....inRange(hsvImage, hsv_lower, hsv_upper) # 颜色二值化 findContours,传入黑白图像，寻找所有轮廓。...或是直接对生成后的黑白图像进行一定膨胀与收缩。再把各个参数做成pyqt窗口的选项，查看各项搭配后的效果，快速找到合适的参数选择。

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我用opencv换一下背景

大家不要看我关注这么多opencv公众号惊讶哈，作为写公众号的，当然要向同行学习了。...但其实这些公众号对于我opencv能力的提升帮助属实不大，因为大号们在成为大号后，发布的文章水平也不再是我这入门小白能看的懂的了。...HSVImage; srcImage = imread("图标.jpg"); imshow("原图标", srcImage); cvtColor(srcImage, HSVImage, COLOR_BGR2HSV...);//BGR转HSV //基于HSV进行分割抠图 Mat binary_Mask;//二值图 inRange(HSVImage, Scalar(70, 100, 100), Scalar(115, 255...srcImage.size(), CV_8UC3, Scalar(65, 168, 214));//老爷金 imshow("背景图", backImage); 然后我们把腌膜和新的背景还有原图混合在一起，就OK了： //将背景

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OpenCV-Python学习（9）—— OpenCV 通道的分离与合并(cv.split、cv.merge、cv.mixChannels、cv.inRange)

OpenCV的BGR色彩空间（Blue、Green、Red，蓝、绿、红），其中0表示引用取出的是蓝色分量，1表示引用取出的是绿色分量，2表示引用取出的是红色分量。...6.4 根据注意4 分离后显示彩色 import cv2 as cv import numpy as np def split_demo(): img = cv.imread('..../images/butterfly.jpg') cv.imshow('butterfly', img) # 转换为hsv图片 hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV...() if __name__ == "__main__": inrange_demo() 10.2 DEMO 运行结果 10.3 OPENCV中的HSV颜色体系使用OPENCV中 cv.cvtColor...总结对于 openCV 使用的 BGR 格式图像，返回的分拆通道的次序为 B、G、R 通道。

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OpenCV 的颜色空间转换

Gray 和 BGRHSV 12 cv2.cvtColor(input_image , flag),flag是转换类型：cv2.COLOR_BGR2GRAY,cv2.COLOR_BGR2HSV...面向用户 20 在Opencv中 21 H色度取值范围是[0,179] 22 S饱和度的取值范围是[0,255] 23 V明度的取值范围是[0,255] 24 拿opencv的HSV值与其他软件的HSV...BGR转换到HSV后，提取某个特定颜色的物体 35 提取蓝色物体步骤： 36 1从视频中获取每一帧图像 37 2将图像转换到HSV空间 38 3设置HSV阈值到蓝色范围 39 4获取蓝色物体 40 ''...59 mask = cv2.inRange(hsv , lower_blue , upper_blue) 60 #对原图像和掩膜进行位运算 61 res...74 例如找到绿色的HSV值，在终端输入以下命令 75 ''' 76 def getHSV(): 77 ''' 78 三层括号对应于:cvArray,cvMatIplImage 79

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OpenCV 的颜色空间转换

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一文弄明白 OpenCV Mat 中通道channels的作用

介绍 openCV 是使用 Mat 进行存储图片，记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢？在网上找到有很多是C语言写的。在这里我想使用java的语法给大家介绍一下。...不知道注意到了没有，我上面是将rbga直接转成了BGR。在高位转换的情况下，A通道会被直接丢弃。体现在图像上就会没有透明效果了。...PS：所以有一个小常识，RGB转Gray，然后再Gray转换回RGB会出现色差。因为在转换过程中避免不了信息丢失。 2.2 小结当我们弄明白通道数的概念之后。...我们在使用OpenCV时，新手经常出现Mat错误，就在于通道转换了。因为OpenCV有些算法是必须单通道的。而我们一不小心传了3通道的。或者，Mat是三通道的。...（图片是BGR的顺序存储的） 4. 总结到这里关于通道的介绍就结束了。以上内容基于自己的理解和验证。在openCV4.6 SDK版本，java开发环境下进行的验证。

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opencv(4.5.3)-python(十)--改变色彩空间

翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 • 在本教程中，你将学习如何将图像从一个色彩空间转换为另一个色彩空间，如BGR ↔ 灰色，BGR ↔ HSV，等等。...• 此外，我们将创建一个应用程序，提取视频中的彩色物体。 • 你将学习以下函数：cv.cvtColor()，cv.inRange()，等等。...改变色彩空间在OpenCV中，有超过150种色彩空间转换方法。但我们只研究两种最广泛使用的方法：BGR ↔ Gray和BGR ↔ HSV。...因此，如果你将OpenCV的值与它们进行比较，你需要将这些范围归一化。对象跟踪现在我们知道了如何将BGR图像转换为HSV，我们可以用它来提取一个彩色物体。...在HSV中，要比在BGR色彩空间中更容易表示一种颜色。在我们的应用中，我们将尝试提取一个蓝色的物体。因此，方法是这样的： 1. 取出视频的每一帧 2. 从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间 3.

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五、对象追踪

一、学习目标了解为什么色彩空间的转换那么重要了解opencv中进行对象跟踪的方法二、了解OpenCV中使用inRange进行对象跟踪 2.1 了解色彩空间的转换为什么那么重要上一节中，我们了解了色彩空间的转换...上一节中并没有进行说明，这一节将通过色彩空间的转换，使我们能够对一些对象进行追踪；这一节所需要转换的色彩空间是HSV色彩空间，在HSV色彩空间中，不同的颜色有不同的取值范围，通过这些范围可以对一些指定颜色进行过滤捕获...2.2 使用inRange对图像进行捕获在python中，使用inRange方法可以对图片进行过滤，从而捕获我们需要捕获的内容。...随后将图片进行HSV转换： hsv_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) 随后将创建的数组，以及将转换后的图片传入inRange方法中： min=np.array...=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) flag=cv2.inRange(hsv_img,lowerb=min,upperb=max) cv2.imshow

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如何使用 OpenCV Python 检测颜色

读取图像并使用 OpenCV 模块中的 cvtColor() 函数将BGR图像转换为 HSV (色调、饱和度、值) 图像，现在，选择我们想要检测的颜色，并使用如下所示的HSV颜色贴图获得较低和较高的...在 OpenCV 中，色调的值从0到180，饱和度的值从0到255。因此，OpenCV 使用的 HSV 值范围在 (0–180, 0–255, 0–255) 之间。...HSV 颜色图 H 根据 x 轴取值，S 根据 y 轴取值，V 始终在 (20-255) 之间的范围内取值。...使用 HSV 值，我们需要使用 OpenCV 模块中的 inRange() 函数找到掩码并将其分配给变量（掩码）。...Detected_img 将是程序的最终输出，并使用 OpenCV 模块中的 imshow()函数显示。在我们的例子中，我们将检测输入图像的红色和绿色，下面的代码将只检测红色和绿色。

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基于OpenCV的彩色空间互转

RGB2HSV 将图像由RGB色彩空间转换为HSV色彩空间时，处理方式如下：如果结果存在的情况，进一步计算：其他由上述公式计算后： 2....将BGR分别转换为GRAY、HSV，再转换回BGR #include #include #include...); imshow("GRAY img", grayImage); imshow("BGR img", bgrImage); //将BGR转换为HSV，再转换回BGR cvtColor...将BGR转换为GRAY，再转换回BGR import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__": img = cv2.imread('D:/...将BGR转换为HSV，再转换回BGR import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__": img = cv2.imread('D:/yt

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图像色彩空间与应用转换

，实现不同色彩空间模型的转。...所以我们需要一些更加直观的图像色彩空间，排在第一位的就是HSV色彩空间，它直观，容易理解，因此在图像处理非常有用。...Mat hsv; cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV); imshow("hsv", hsv); // RGB to YUV Mat.../tinygreen.png"); imshow("src2", src2); cvtColor(src2, hsv, COLOR_BGR2HSV); Mat mask;...inRange(hsv, Scalar(35, 43, 46), Scalar(99, 255, 255), mask); imshow("mask", mask); waitKey(

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Python中使用opencv-python库进行颜色检测

在Python中使用opencv-python库进行颜色检测非常简单，首选读取一张彩色图像，并调用函数imgHSV = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV);函数将原图...img转换成HSV图像imgHSV，再设置好HSV三个分量的上限和下限值，调用inRange函数imask = cv2.inRange(imgHSV,lower,upper)将HSV色彩图像转换成掩码图...颜色检测通常可以用于物体检测和跟踪中，尤其在不同的图像和物体中根据特定的颜色去筛选出某个物体。...() plt.show() cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() 在VScode中运行结果如下图所示：注意：由于python-opencv...如下图所示：参考资料 HSL和HSV色彩空间 OpenCV—HSV色彩空间基础知识三分钟带你快速学习RGB、HSV和HSL颜色空间 Learn-OpenCV-in-3-hours Python

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使用OpenCV获取图像某点的颜色值,并设置某点的颜色

颜色值，如果是灰度图像，将Vec3b改为uchar for (size_t row=0; row<50; row++) for (size_t col=0;col<img.cols;col++)...(img, Point(150, 150), 4, cv::Scalar(0, 0, 255));//在图像中画出特征点，2是圆的半径 imshow("img", img); waitKey(0);...图像 Mat bgr; //HSV图像 Mat hsv; //色相 int hmin = 0;//h分量取下限 int hmax = 180;//h分量取上限 int h_Max = 180; /...(), bgr.type()); Mat mask; inRange(hsv, Scalar(hmin, smin, vmin), Scalar(hmax, smax, vmax), mask...= srcImage; //颜色空间转换 cvtColor(bgr, hsv, COLOR_BGR2HSV); //定义输出图像的显示窗口 namedWindow(dstName,

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OpenCV基础 | 4.色彩空间的转换

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