开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何使用OPENCV从原始图像中减去图像的“色调”

使用OpenCV从原始图像中减去图像的“色调”可以通过以下步骤实现：

导入OpenCV库和相关模块：

import cv2
import numpy as np

加载原始图像：

image = cv2.imread('image.jpg')

将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间：

hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

分离HSV图像的色调、饱和度和值通道：

hue_channel = hsv_image[:,:,0]
saturation_channel = hsv_image[:,:,1]
value_channel = hsv_image[:,:,2]

创建一个全零的数组，与原始图像大小相同，用于存储新的图像：

new_image = np.zeros_like(image)

将新图像的色调通道设置为0，保持饱和度和值通道不变：

new_image[:,:,0] = 0
new_image[:,:,1] = saturation_channel
new_image[:,:,2] = value_channel

将新图像从HSV颜色空间转换回BGR颜色空间：

result = cv2.cvtColor(new_image, cv2.COLOR_HSV2BGR)

显示和保存结果图像：

cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('result.jpg', result)

这样，就可以从原始图像中减去图像的“色调”，得到新的图像。在这个过程中，我们将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间，然后分离出色调、饱和度和值通道，将色调通道设置为0，再将图像从HSV颜色空间转换回BGR颜色空间。最后，我们可以显示和保存结果图像。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它可以广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。腾讯云提供了云服务器、云数据库、云存储等一系列云计算产品，可以满足各种应用场景的需求。更多关于腾讯云的产品信息和介绍，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关搜索:Android:如何更改图像的色调？OpenCV裁剪图像并显示去除裁剪的原始图像从cloudinary中删除原始图像使用ImageFolder加载转换后的原始图像之外的原始图像使用opencv从图像中检测方框使用OpenCV从背景中裁剪图像(条带提取)使用OpenCV去除图像中的阴影在OpenCV/numpy中阈值图像为黑色的地方应用原始图像像素？基于OpenCV的原始图像标记斑点检测如何使用Javascript更改图像色调

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

如何使用 OpenCV 实现图像均衡？

我们已经练习了很多图像处理——操作图像（精确地说是图像矩阵）。为此，我们探索了图像的均衡方法，以便在一定程度上增强对比度，以使被处理的图像看起来比原始图像更好，这种技术称为直方图均衡化。...执行步骤在本文中，我们将通过使用openCV库以及使用justNumPy和从头开始实现此方法Matplotlib。尽管我们想不使用来做NumPy，但要花很多时间才能计算出来。 ?...用库实现代码为了均衡，我们可以简单地使用equalizeHist()库中可用的方法cv2。 1.读入图像时RGB。根据颜色组合分离像素。我们可以使用split()库中可用的方法cv2。...将均衡的图像矩阵与merge()库中可用的方法合并在一起cv2。 2.读入图像时gray_scale。 3.绘制原始图像和均衡图像。...我们可以使用NumPy操作将其切细。对每个矩阵应用均衡方法。将均衡的图像矩阵与dstack(tup=())库中可用的方法合并在一起NumPy。 2.读入图像时gray_scale。

1.1K3 0

使用OpenCV测量图像中物体的大小

原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/03/28/measuring-size-of-objects-in-an-image-with-opencv/ 今天的文章是关于测量图像中物体大小和计算它们之间距离的系列文章的第二部分...上篇，我们学习了一项重要的技术:将一组旋转的边界框坐标按左上、右上、右下和左下排列的可靠性如何。今天我们将利用这一技术来帮助我们计算图像中物体的大小。请务必阅读整篇文章，看看是如何做到的!...“单位像素”比率为了确定图像中对象的大小，我们首先需要使用参考对象执行“校准”(不要与内在/外在校准混淆)。...在任何一种情况下，我们的引用都应该以某种方式是唯一可识别的。在这个例子中，我们将使用0.25美分作为我们的参考对象，在所有的例子中，确保它总是我们图像中最左边的对象。...使用这个比率，我们可以计算图像中物体的大小。用计算机视觉测量物体的大小现在我们了解了“像素/度量”比率，我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。

2.3K2 0

OpenCV图像处理中“投影技术”的使用

问题引出本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用...在这样采集到的图像中，大量存在黑色的定位区块： ? 如果进一步定位，可以得到这样的结果： ? 如果做成连续图像 ? ?...在这波峰波谷中，存在着的“量化”结果，对应了答题卡中的定位关系概念抽象在前面的分析里，我们已经基本建立起“投影”的概念。...从离散的角度来说，也就是: 局部最大值：F(x)>F(x−1)且F(x)>F(x+1) 局部最小值：F(x)<F(x−1)且F(x)<F(x+1) 类似于求极值、求切线等的情况。 ?...vup.push_back(i); if (vdate[i - 1] > 0 && vdate[i] == 0) vdown.push_back(i); } } 在具体使用过程中

1.2K2 0

关于OpenCV中图像的widthStep

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在OpenCV的IplImage指针结构中，有一个成员widthStep，这个值如何来确定呢，最近让我头疼了好久，终于想明白了，现在拿出来跟大家交流一下，不知道我的想法对吗，起码在我验证时没有出错。...widthStep应该等于width*3，但是由于4字节对齐问题，有时候需要在一行的末尾需要填充1-3个字节，这时候widthStep>width*3。...因此， widthStep的值的计算有两种情况： 1.当（width*3）%4=0，这时width*3=widthStep； 2.当（width*3）%4 ！

5011 0

使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

/ 前两篇文章：使用Python和OpenCV顺时针排序坐标使用OpenCV测量图像中物体的大小已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象的大小。这个参考对象应该有两个重要的特征，包括：我们知道这个物体的尺寸(以英寸、毫米等表示)。它很容易在我们的图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行，这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。

4.6K4 0

OpenCV中如何读取URL图像文件

最近知识星球收到的提问，觉得是一个很有趣的问题，就通过搜集整理归纳了一番，主要思想是通过URL解析来生成数据，转为图像/Mat对象。但是在Python语言与C++语言中的做法稍有不同。 ?...实现方法 01 opencv-python 安装好opencv-python包之后，执行如下代码即可： import cv2 as cv import urllib.request as request...) img = cv.imdecode(img_array, -1) cv.imshow('image', img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 02 opencv...C++ 用C++来解析，我尝试了一番就放弃了，不建议新手尝试，Windows下面要配置一堆，尝试各种开源的HTTP Client库之后，我只想说两个字坑爹！...，可以参考这里 OpenCV 读取URL作为Mat对象 https://answers.opencv.org/question/91344/load-image-from-url/

5.7K3 0

使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

/ 前两篇文章：使用Python和OpenCV顺时针排序坐标使用OpenCV测量图像中物体的大小已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象的大小。这个参考对象应该有两个重要的特征，包括：我们知道这个物体的尺寸(以英寸、毫米等表示)。它很容易在我们的图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行，这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。

1.9K3 0

opencv中图像叠加图像融合按位操作的实现

你可以根据需要自己调整两个图片的权重，以达到不同的显示效果三、图像的按位操作：cv2.bitwise_and ''' 注意，src1和src2的形状要保持一致，一般都是同一张图像，关键是在于mask...，如果用图像混合，则会改变图片的透明度，所以我们需要用按位操作。...mask和roi尺寸也一样，而且我们想要在roi中去除的区域在mask中对应位置的像素值正好也为0，为什么不让roi和mask两者直接相与呢？...于是先利用roi和roi相与得到roi本身，而mask可以控制相与之后输出数据的某些元素发生变化，而相与之后的输出就是roi，所以此时相当于直接对roi进行操作，使roi中和mask中像素值为0的像素点对应的像素点的像素值也为...到此这篇关于opencv中图像叠加/图像融合/按位操作的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像叠加/图像融合/按位操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

9.2K4 0

【从零学习OpenCV 4】图像中添加椒盐噪声

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》。...目前为止OpenCV 4中没有提供专门用于为图像添加椒盐噪声的函数，需要使用者根据自己需求去编写生成椒盐噪声的程序，本小节将会带领读者一起实现在图像中添加椒盐噪声。...考虑到椒盐噪声会随机产生在图像中的任何一个位置，因此对于椒盐噪声的生成需要使用到OpenCV 4中能够产生随机数的函数rand()，为了能够生成不同数据类型的随机数，该函数拥有多种演变形式，在代码清单5...有些读者在使用rand()函数时不添加cvflann命名空间的前缀也可以使用，是因为该函数不仅在OpenCV 4中有，在stdlib.h头文件中同样有这个函数，只有在函数前面添加了命名空间前缀时使用的才是...OpenCV 4中的随机数生成函数。

2K2 0

使用Python和OpenCV检测图像中的多个亮点

本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...下面我提供了一个GIF动画，它可视化地构建了每个标签的labelMask。使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。...0.45, (0, 0, 255), 2) # show the output image cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) 首先，我们需要检测掩模图像中的轮廓

3.9K1 0

openCV提取图像中的矩形区域

改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等）原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。...主要思想：边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换 import numpy as np import cv2 # 这个成功的扣下了ppt白板 srcPic = cv2.imread...[[2,3]] for i in hull: s.append([i[0][0],i[0][1]]) z.append([i[0][0],i[0][1]]) del s[0] del z[0] #现在的目标是从一堆点中挑出分布在四个角落的点...，决定把图片分为四等份，每个区域的角度来划分点， #默认四个角分别分布在图像的四等分的区间上，也就是矩形在图像中央 # 我们把所有点的坐标，都减去图片中央的那个点（当成原点），然后按照x y坐标值的正负...用到的图片 ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

2.6K2 1

使用 OpenCV 替换图像的背景

技术实现使用 OpenCV ，通过传统的图像处理来实现这个需求。方案一：首先想到的是使用 K-means 分离出背景色。...大致的步骤如下：将二维图像数据线性化使用 K-means 聚类算法分离出图像的背景色将背景与手机二值化使用形态学的腐蚀，高斯模糊算法将图像与背景交汇处高斯模糊化替换背景色以及对交汇处进行融合处理...相近颜色替换背景的效果.png 于是换一个思路：使用 USM 锐化算法对图像增强再用纯白色的图片作为背景图，和锐化之后的图片进行图像融合。图像锐化是使图像边缘更加清晰的一种图像处理方法。...USM(Unsharpen Mask) 锐化的算法就是对原图像先做一个高斯模糊，然后用原来的图像减去一个系数乘以高斯模糊之后的图像，然后再把值 Scale 到0～255的 RGB 素值范围之内。...融合后的效果.png 三. 总结其实，我尝试过用 OpenCV 多种方式实现该功能，也尝试过使用深度学习实现。目前还没有最满意的效果。后续，我会更偏向于使用深度学习来实现该功能。

2.2K3 0

【从零学习OpenCV 4】图像中添加高斯噪声

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》。...OpenCV 4中同样没有专门为图像添加高斯噪声的函数，对照在图像中添加椒盐噪声的过程，我们可以根据需求利用能够产生随机数的函数来完成在图像中添加高斯噪声的任务。...在OpenCV 4中提供了fill()函数可以产生均匀分布或者高斯分布（正态分布）的随机数，我们可以利用该函数产生符合高斯分布的随机数，之后在图像中加入这些随机数即可，我们首先了解该函数的使用方式，该函数的函数原型在代码清单...需要注意的是该函数属于OpenCV 4的RNG类，是一个非静态成员函数，因此在使用的时候不能像使用正常函数一样的直接使用，而需要首先创建一个RNG类的变量，之后通过访问这个变量中函数进行调用这个函数，具体使用方式在代码清单...代码清单5-7 myGaussNoise.cpp图像中添加高斯噪声 1. #include 2.

3.7K4 0

使用 OpenCV 进行图像中的性别预测和年龄检测

人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...应用在监控计算机视觉中，经常使用年龄和性别预测。计算机视觉的进步使这一预测变得更加实用，更容易为公众所接受。由于其在智能现实世界应用中的实用性，该研究课题取得了重大进展。...实施现在让我们学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件创建模型。...time from google.colab.patches import cv2_imshow 第 2 步：在框架中查找边界框坐标使用下面的用户定义函数，我们可以获得边界框的坐标，也可以说人脸在图像中的位置...在这篇文章中，我们学习了如何创建一个年龄预测器，它也可以检测你的脸并用边框突出显示。

1.5K2 0

C#使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形

前言本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形。准备工作首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV，这里版本使用Framework4.7.2。...使用OPenCV剪切矩形现在，我们进入项目，进行OPenCV的调用。...下面是截取矩形的代码，代码中只截取了宽度最大的那个矩形。...图中红线为检测到矩形后，手动画上去的矩形轮廓。使用OPenCV剪切圆形编写矩形剪切函数——CutCircleImage。函数里，我们依然先将图像进行缩放，为了有效的减少检测到的圆形数量。...OpenCV剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了。

3.5K1 1

OpenCV中图像的读取，显示与保存

图像的读取，显示与保存相关函数：cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite() ?...cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图像 cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图像，并且包括图像的 alpha 通道示例代码 import cv2 img =...函数的第一个参数是一个窗口标题，第二个参数是图像。...它使用函数cv2.namedWindow（窗口标题，默认参数）完成。默认情况下，此标志是cv2.WINDOW_AUTOSIZE，窗口大小不可改变。...：用cv2.imwrite()函数来保存图像，第一个参数是文件名称，第二个参数是想要保存的图像。

2.7K1 0

OpenCV中基于Retinex的图像增强实现

在对数域中，用原图像减去低通滤波图像，得到高频增强的图像G(x,y)。 ? 对G(x,y)取反对数，得到增强后的图像： ? 对R(x,y)做对比度增强，得到最终的结果图像。...运用的就是上面的方法，具体步骤如下：输入原始图像 I(x,y) 和滤波的半径范围 sigma; 计算原始图像 I(x,y) 高斯滤波后的结果，得到 L(x,y); 按照公式计算，得到 Log[R(x,...图像文件的数据类型一般的图像文件格式使用的是 Unsigned 8bits吧，CvMat矩阵对应的参数类型就是CV_8UC1，CV_8UC2，CV_8UC3。...Vec2b—表示每个Vec2b对象中,可以存储2个char(字符型)数据 Vec3b—表示每一个Vec3b对象中,可以存储3个char(字符型)数据,比如可以用这样的对象,去存储RGB图像中的...//高斯模糊，当size为零时将通过sigma自动进行计算 GaussianBlur(doubleImage, gaussianImage, Size(0, 0), sigma); //OpenCV

2.1K2 1

【从零学习OpenCV】图像的保存&视频的保存

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》。...01、图像的保存 OpenCV提供imwrite()函数用于将Mat类矩阵保存成图像文件，该函数的函数原型在代码清单2-30中给出。...imwrite()函数的使用方式，在代码清单2-32中给出了生成带有Alpha通道的矩阵，并保存成PNG格式图像的程序。...OpenCV中提供了VideoWrite()类用于实现多张图像保存成视频文件，该类构造函数的原型在代码清单2-33中给出。...video.read(img)) //判断能都继续从摄像头或者视频文件中读出一帧图像 50. { 51.

3K3 0

OpenCV 3.1.0中的图像放缩与旋转

OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。...当对图像放大时候最常用的插值方法是双线性与立方插值方式，当对图像缩小时候OpenCV推荐使用的是面积采样方法。 API演示 -放大代码演示 ? -缩小代码演示 ?...OpenCV3.1.0中实现图像旋转需要用到的两个API函数分别是 - getRotationMatrix2D - warpAffine 第一个函数是用来产生旋转矩阵M，第二个函数是根据旋转矩阵M实现图像指定角度的旋转...从上面旋转以后图像可以看到四个角被剪切掉了，无法显示，我们希望旋转之后图像还能够全部显示，在之前2.x的OpenCV版本中要实现这样的功能，需要很多的数学知识，而在3.1.0中只需要添加如下几行代码即可实现旋转之后的全图显示...可以看出基于OpenCV3.1.0实现图像旋转的时候同样会涉及到像素插值问题，可以选择的插值算法跟放缩时候一致。在OpenCV3.1.0中默认的插值算法是线性插值(INTER_LINEAR=1)。

2.1K7 0

使用OpenCV和Python计算图像的“色彩”

今天我们将学习如何计算图像的色彩，然后，我们将使用OpenCV和Python实现色彩度量。在实现了色彩度量之后，我们将根据颜色对给定的数据集进行排序，并使用我们上周创建的图像蒙太奇工具显示结果。...最后，我将演示如何将色彩度量标准应用到一组图像，并根据图像的“色彩”大小对其进行排序。我们将使用我们方便的图像蒙太奇示例进行可视化。...在OpenCV中实现图像色彩度量现在我们对色彩度度量有了基本的了解，让我们使用OpenCV和NumPy来计算它。在本节中，我们将：导入必要的Python包。解析命令行参数。...在参考文献中，我们在第6行计算红-绿对手rg。这就是红色通道减去蓝色通道。类似地，我们在第9行计算黄蓝色对手。在这个计算中，我们取红色+绿色通道和的一半，然后减去蓝色通道。...THE END 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用Hasler和Susstrunk在2003年的论文《测量自然图像的色彩》中详细介绍的方法来计算图像的“色彩”。

2.9K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭