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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。
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
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!
转换方法可以参考:Android ImageProxy 转 OpenCV Mat对象
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。
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。
如果你已经安装了jupyter notebook或者一个IDE,你可以运行python然后下载OpenCV,只需要跳到执行即可。
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。
1. 学习目标 图像色彩空间; 函数说明与解释; 学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个,像BGR↔灰色,BGR↔HSV等; 学习 cv.cvtColor 函数的使用。 2. 常见色彩空间 📷 3. 常见色彩空间说明 名称 说明 HSV 对计算机友好,区分各种色彩。 RGB 设备独立。 YCrCb Y分量表示信息,CrCb可以被压缩。 RGB是计算机显示器的标准支持色彩系统。 4. 常见色彩空间取值范围 名称 范围 HSV H:0-180;SV:0-255 RGB 0-255 5. 色彩空间转换
根据导师作业安排,在学习数字图像处理(刚萨雷斯版)第六章 彩色图像处理 中的彩色模型后,导师安排了一个比较有趣的作业:
该图片来源于百度图片,如果侵权,请联系我删除!图片仅用于知识交流。 小姐姐很漂亮,有没有。
该图片来源于百度图片,如果侵权,请联系我删除!图片仅用于知识交流。本文只是为了告诉大家:python其实有很多黑科技(牛逼的库),我们既可以用python处理工作中的一些事儿,同时我们也可以利用python做一些有趣的事儿。
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。
常见的色彩空间包括:GRAY 色彩空间(灰度图像)、XYZ 色彩空间、YCrCb 色彩空间、HSV 色彩空间、HLS 色彩空间、CIELab 色彩空间、CIELuv 色彩空间、Bayer 色彩空间等。
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。
RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的,RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,是运用最广的颜色系统之一。
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。
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:
之前写过一篇【opencv】带你再学一遍直方图,里面的内容可以看下图。所以今天还要再再再学一个直方图的API:直方图反投影。
HSV都是一种将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。
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。
OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大, 可以做更多更复杂的应用,比如人脸识别等。
1. 转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg') cv.imshow('Park', img) 1.2 使用OpenCV # 灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('Gray', gray) 📷 1.3 使用PIL和numpy # -*- coding: utf-8 -*- from PIL i
OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于PIL库来说OpenCV更加强大, 可以做更多更复杂的应用,比如人脸识别等。
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
进制转换是指将一种数制表示的数转换为另一种数制表示的过程。在计算机科学和日常生活中,最常见的数制包括二进制、十进制、八进制和十六进制。每种数制都有其特定的基数(Base),如二进制的基数是2,十进制的基数是10,八进制的基数是8,十六进制的基数是16。不同的数制在表示数字时使用的字符和计数规则不同。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/119589.html原文链接:https://javaforall.cn
作者:小郭学数据 源自:快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是色彩空间的转换 1.常见色彩空间及色彩空间转换 RGB 红色:Red,绿色:Green,蓝色:Blue HSV 色相:Hue(0-180),饱和度:Saturation(0-255),明度;Value(0-255) 常用于颜色检测 HSL/HLS 色相:Hue、饱和度:Saturation、亮度:Lightness/Luminance 色相H:用角度度量,取值范围为0°~360°,从
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。
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。
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:
需要对直方图进行反向投影,需要使用2D直方图。2D直方图需要使用calcHist方法。calcHist方法在前两节中已经有了解,现在再来复习一下。首先我们查看calcHist方法的原型。
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。
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。
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今天是OpenCV传统图像处理算法的第一篇,我们来盘点一下常见的6种颜色空间互转算法,并给出了一些简单的加速方案,希望可以帮助到学习OpenCV图像处理的同学。这6种算法分别是:
上一节中,我们了解了色彩空间的转换,那为什么要了解色彩空间?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,从而实现跟踪。
为了较准确的调红色和绿色的HSV,我使用cv2.createTrackbar()函数创建了六个滚动条
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。
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)
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!
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:
我们正式的来看一下这些代码原理的实现,这么多循迹的运用就是没有人写,真鸡儿过分。
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