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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。
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。
HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由 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)。
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。
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。
OpenCV中有超过150种颜色空间转换方法。但是我们将研究只有两个最广泛使用的,BGR↔灰色和BGR↔HSV。
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。
对比度是指图像中不同区域之间的明暗差异程度,它是图像质量中的重要指标之一。除了颜色对比度之外,常见的对比度包括:
【导读】今天分享一篇清华大学刚出的论文,研究思路很新颖。现在很多论文都是改模型,但本文介绍的论文更多的是从数据角度(颜色空间)来分析,也有点像数据增广的意思。在常用的图像分类数据集上,改进效果十分明显。
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。
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。
在我所做的一些项目中,目前使用颜色空间变换的比较少,目前就是看pix2pix-tensorflow中使用过,直接上图:
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:
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^_^)
RGB模型是目前常用的一种彩色信息表达方式,它使用红、绿、蓝三原色的亮度来定量表示颜色。
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:
锐化HSV是一种图像处理技术,它是通过调整图像的颜色分量来增强图像的细节和清晰度。HSV是一种颜色空间模型,它基于人类视觉感知的方式来描述颜色。HSV代表色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)。
一般的3D编程仅仅须要使用RGB颜色空间就好了,但事实上美术人员很多其它的是使用HSV(HSL),由于能够方便的调整饱和度和亮度。
一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出)。
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。
颜色空间HSV (Hue 色相,Saturation 饱和度,intensity 亮度)
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。
在过去几年从事多个计算机视觉和深度学习项目之后,我在这个博客中收集了关于如何处理图像数据的想法。对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。有时,甚至可能不需要深度学习模型,经过一些处理后一个简单的分类器可能就足够了。
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。
我们要计算图片,需要将图片像素通过颜色空间转换为二进制数据,再将二进制数据转换为颜色,从而获取到这张图片的所有颜色数据。
给照片或者视频中的人物头发换颜色,这个技术已经在手机app诸如天天P图,美图秀秀等应用中使用,并获得了不少用户的青睐。如何给照片或者视频中的人物头发换发色?换发色算法流程如下图所示:
在我们的印象里,星辰都是斑斓的、靓丽的、无垠的,但不知道你有没想过,你真的认识和了解星辰绚丽色彩背后的故事吗?
本文介绍了OpenCV中的几何变换,包括平移、缩放、旋转、仿射变换和透视变换。同时,还介绍了在Python中使用OpenCV库进行几何变换的方法和示例。
1、彩色的三要素 亮度:即人眼对光的明亮程度的感受。 色调:人眼能看到的颜色种类,与光的波长有关 饱和度:颜色深浅程度。与各种颜色混入白光的比例有关。 以上 色调 + 饱和度 = 色度
正因如此,第二章的跑车蓝幕扣去结果才会不尽人意(一些边缘部分还是没有被完全识别),毕竟原图就处在阳光下。
ColorConversionCodes是一个枚举里面有多种颜色空间,可以选择需要转换的颜色空间 代码中我做了一个转换的实例,原图和转换后的图
本文主要探索了使用机器视觉技术实现智能小车控制的方法。通过实时获取摄像头图像,并利用直方图计算图像相似度,识别出小车所处的环境。当环境变化时,例如环境中的颜色或物体,通过闪光灯发出提示,并通过颜色识别算法确定小车所处环境。如果需要小车执行特定操作,例如启动或停止,可以通过控制台发送指令实现。同时,为了提高系统的可靠性,可以使用多摄像头进行3D视觉和环境感知,通过实时图像处理提高系统的准确性和稳定性。该系统可以应用于自动驾驶、智能农业、智能物流等领域。
用谱功率密度(Spectral Power Distribution ),SPD来描述光在不同波长的分布,就是光源在不同波长的功率分布
颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统)它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。
常见用法:namedWindow("Window Title",WINDOW_AUTOSIZE);
基于Pokemon的故事背景的Pokemon Go在刚上线时,在全世界风靡一时。玩家可以通过智能手机在现实世界里发现宠物小精灵(宝可梦),进行抓捕和战斗。打开手机App, 通过摄像头画面就能看到Pokemon出现在真实世界中。
如今,计算机视觉(CV)已成为人工智能的一项重要应用(例如,图像识别、对象跟踪、多标签分类)。本文将引导你完成搭建计算机视觉系统的一些主要步骤。
我们在一个具有挑战性的大规模真实全景图像数据集上研究交通标志检测。核心处理是基于HOG (Histogram of Oriented Gradients)算法,该算法通过在特征向量中加入颜色信息进行扩展。颜色空间的选择对性能有很大的影响,其中我们发现CIELab和YCbCr颜色空间给出了最好的结果。颜色的使用显著提高了检测性能。我们比较了特定算法和HOG算法的性能,并表明HOG在大多数情况下比特定算法的性能高出数十个百分点。此外,我们提出了一种新的迭代支持向量机训练范式来处理背景外观的大变化。这减少了内存消耗,提高了后台信息的利用率。
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。
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。
色彩空间也称色彩模型(又称色彩空间或色彩系统)它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。本质上,色彩模型是坐标系统和子空间的阐述。位于系统的每种色彩都有单个点表示。采用的大多数色彩模型都是面向硬件或面向应用的。色彩空间从提出到现在已经有上百种,大部分只是局部的改变或专用于某一领域。色彩空间有许多种,常用有RGB,YUV,HSV,HSI等。
视频和图像的颜色空间类型有很多,比如 RGB、YUV、HSV、LAB 等,其中,YUV 颜色空间又有 YUV420、YUV422、YUV444 之分。先不考虑 YUV422 格式,直接对比 YUV420 和 YUV444,哪个格式更好,更具优势呢?
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来源丨https://davidsteccieblog.blogspot.com/2017/10/removing-watermarks.html?view=flipcard 翻译整理丨OpenCV与
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