一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？ 二、实现过程 这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。
Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。...Bug：通常是交替添加红色和绿色，但是当句子中存在多个匹配或者局部匹配时，颜色会打乱。
有时候，一行数据中前面的数据值都是0，从某列开始就是大于0的数值，我们需要知道首先出现大于0的数值所在的单元格。...例如下图1所示，每行数据中非零值出现的位置不同，我们想知道非零值出现的单元格对应的列标题，即第3行中的数据值。 ?...图2 在公式中， MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0值比较，得到一个TRUE/FALSE值的数组，其中第一个出现的TRUE值就是对应的非零值，MATCH函数返回其相对应的位置...MATCH函数的查找结果再加上1，是因为我们查找的单元格区域不是从列A开始，而是从列B开始的。...ADDRESS函数中的第一个参数值3代表标题行第3行，将3和MATCH函数返回的结果传递给ADDRESS函数返回非零值对应的标题行所在的单元格地址。
此时，原始图像中的每种颜色都会在新的颜色空间中分配一个新的颜色值，该值等于原始颜色值所属的立方体中心的值。因此，基本的色彩量化(色彩量化即为减少图像中颜色数量的过程)算法很简单。...第二个循环遍历行指针的每一列，并使用上述方法减少颜色： for (int i=0; i的前三个字节分别用于表示左上角像素的三色通道 (BGR 通道)；接下来的三个字节是第一行的第二个像素的三色通道值，依此类推。...此时，原始图像中的每种颜色都会在新的颜色空间中分配一个新的颜色值，该值等于原始颜色值所属的立方体中心的值。因此，基本的色彩量化(色彩量化即为减少图像中颜色数量的过程)算法很简单。...第二个循环遍历行指针的每一列，并使用上述方法减少颜色： for (int i=0; i<nc; i++){ // 处理每个像素 data[i] = data[i]/div
在这种情况下，常见的做法是减少色彩空间（color space reduction）。这意味着，将色彩空间的当前值除以一个新的输入值，从而减少颜色的数量。...其基本用法是： 最后一个参数是可选项，除非加载的是给定的图像的灰度格式，否则默认使用BGR色彩空间。首先，需要做的第一件事是计算查找表。...在上一节Mat-基本图像容器教程中，讲到像素矩阵的大小取决于所使用的色彩系统。更准确地说，取决于所使用的色彩通道数。灰度图像的情况是这样的： 多通道图像的列包含许多子列，子列的数目即通道的数量。...对于彩色图像来说，每一列包含三个UCHAR数据项，可以将这三个数据项视为一个 UCHAR数据类型的短向量，在 OpenCV中，称之为 Vec3b。用简单的操作符[]访问第n个子列。...利用引用返回值计算即时地址 不推荐采用最后一种方法扫描图像。利用这种方法可以访问或修改图像中的随机像素，基本的用法是：指定需要访问元素所在的行数和列数。
1、改变颜色空间 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。 对于颜色转换，我们使用cv函数。...2、对象跟踪 现在我们知道了如何将BGR图像转换成HSV，我们可以使用它来提取一个有颜色的对象。在HSV中比在BGR颜色空间中更容易表示颜色。在我们的应用程序中，我们将尝试提取一个蓝色的对象。...方法如下: - 取视频的每一帧 - 转换从BGR到HSV颜色空间 - 我们对HSV图像设置蓝色范围的阈值 - 现在单独提取蓝色对象，我们可以对图像做任何我们想做的事情。...例如，要查找绿色的HSV值，请在Python终端中尝试以下命令: >>> green = np.uint8([[[0,255,0 ]]]) >>> hsv_green = cv.cvtColor(green...除了这个方法之外，你可以使用任何图像编辑工具(如GIMP或任何在线转换器)来查找这些值，但是不要忘记调整HSV范围。
这些图中的车道线在45至60度范围内。可以在该角度范围内使用适当的正切值。 ? 梯度方向阈值 色彩空间 色彩空间是分析图像的非常有用的工具。有多种颜色空间模型可用于定义图像中的颜色。...不过要注意的另一件事是，OpenCV默认会读取BGR中的图像，该图像可以转换为RGB。 ? RGB通道 请注意，在蓝色通道中，黄色车道线在红色通道中最亮时却不可见。...HSV和HLS 代表色相，饱和度和亮度/亮度，这对于识别图像的对比度特别有用。 ? HSV颜色空间 色相是不同的颜色，饱和度是颜色的强烈程度，值是亮度值。...3-滑动窗口沿Y方向移动，以查找更多非零像素，并在X偏移其平均值的情况下，以防我们发现超过设定的数量。...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。
代码有参考跟整合：没有一一列出出处 // split_rgb.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...; //颜色通道分离 //输入图像 //分离后各通道 split(image_src,bgr); //颜色通道合成 //输入各通道 //输入图像 merge(bgr,image_dst...; //颜色通道分离 //输入图像 //分离后各通道 split(image_src,bgr); //颜色通道合成 //输入各通道 //输入图像 imshow("B_channel...0); //设置所有的直方图的数值为255 cvSet(hist_img,cvScalarAll(255),0); // 平均每个直放柱的宽度 int bin_w=cvRound((double...，计算显示在图像中的高度 */ float bin_val = cvQueryHistValue_2D( hist, h, s ); int intensity = cvRound(bin_val
一、功能 这里的需求是，判断摄像头有没有被物体遮挡。这里只考虑用手遮挡---->判断黑色颜色的范围。.../* 在图片里查找指定颜色的比例 */ int Widget::Mat_color_Find(QImage qimage) { Mat image = QImage2cvMat(qimage)...;//将图片加载进来 int num = 0;//记录颜色的像素点 float rate;//要计算的百分率 //遍历图片的每一个像素点 for(int i =...//对该像素是否为指定颜色进行判断 BGR 像素点 //OpenCV 中 MAT类的默认三原色通道顺序BGR /* 动态地址访问像素语法...image.constBits(), image.bytesPerLine()); break; } return mat; } 三、使用QImage遍历像素点 /* 在图片里查找指定颜色的比例
这些图中的车道线在45至60度范围内。可以在该角度范围内使用适当的正切值。 梯度方向阈值 色彩空间 色彩空间是分析图像的非常有用的工具。有多种颜色空间模型可用于定义图像中的颜色。...不过要注意的另一件事是，OpenCV默认会读取BGR中的图像，该图像可以转换为RGB。 RGB通道 请注意，在蓝色通道中，黄色车道线在红色通道中最亮时却不可见。...HSV和HLS 代表色相，饱和度和亮度/亮度，这对于识别图像的对比度特别有用。 HSV颜色空间 色相是不同的颜色，饱和度是颜色的强烈程度，值是亮度值。...3-滑动窗口沿Y方向移动，以查找更多非零像素，并在X偏移其平均值的情况下，以防我们发现超过设定的数量。...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。
for (int i = 0; i < 8; ++i) {//迭代矩阵行 for (int j = 0; j < 8; ++j) {//迭代矩阵列 //第i行j列的图像灰度值...+= dst.at(i, j) / 64; k++; } } // 第五步，计算哈希值 //遍历像素矩阵，当矩阵的灰度值大于均值的时候哈希为...(i); for (int j = 0; j < img.cols; j++) { //将矩阵每一列的数据除以4 pData...//计算所有64个像素的灰度平均值. int average = mean(img).val[0]; //第四步，比较像素的灰度。 //将每个像素的灰度，与平均值进行比较。...大于或等于平均值记为1,小于平均值记为0 Mat mask = (img >= (uchar) average); //第五步，计算哈希值 int index = 0;
10 ''' 11 经常用到的颜色空间转换是: BGRGray 和 BGRHSV 12 cv2.cvtColor(input_image , flag),flag是转换类型：cv2.COLOR_BGR2GRAY...光谱色中白色成分为0，饱和度达到最高，取值范围0%~100%，值越大，颜色越饱和 17 明度V:表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，与物体的透射比有关，取值 18...0,255] 24 拿opencv的HSV值与其他软件的HSV值进行对比时，要归一化 25 ''' 26 27 #获取颜色转换中所有可以使用的flag 28 def getColorConvertFlag...print(flags) 32 33 ''' 34 物体跟踪，可以将图像从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...值,使用cv2.cvtColor,传入的参数是(你想要的)BGR值而不是一幅图。
灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。...---- 二.基于OpenCV的灰度化处理 在日常生活中，我们看到的大多数彩色图像都是RGB类型，但是在图像处理过程中，常常需要用到灰度图像、二值图像、HSV、HSI等颜色，OpenCV提供了cvtColor...在OpenCV中，常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR2HSV、CV_BGR2XYZ、CV_BGR2HLS等。...前面讲述了调用OpenCV中cvtColor()函数实现图像灰度化的处理，接下来讲解基于像素操作的图像灰度化处理方法，主要是最大值灰度处理、平均灰度处理和加权平均灰度处理方法。...1.最大值灰度处理方法 该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量中的最大值，公式如下： 其方法灰度化处理后的灰度图亮度很高，实现代码如下。
OpenCV的矩阵值是如何存储的？ 如何测试我们所实现算法的性能？ 查找表是什么？为什么要用它？ 这里我们测试的，是一种简单的颜色缩减方法。...由此可知，对于较大的图像，有效的方法是预先计算所有可能的值，然后需要这些值的时候，利用查找表直接赋值即可。查找表是一维或多维数组，存储了不同输入值所对应的输出值，其优势在于只需读取、无需计算。...在前面的教程中，图像矩阵的大小取决于我们所用的颜色模型，确切地说，取决于所用通道数。如果是灰度图像，矩阵就会像这样： ? 而对多通道图像来说，矩阵中的列会包含多个子列，其子列个数与通道数相等。...例如，RGB颜色模型的矩阵： ? 注意到，子列的通道顺序是反过来的：BGR而不是RGB。很多情况下，因为内存足够大，可实现连续存储，因此，图像中的各行就能一行一行地连接起来，形成一个长行。...，每列中有3个uchar元素，这可以被认为是一个小的包含uchar元素的vector，在OpenCV中用Vec3b来命名。
每个数值也是在 0 到 255 之间， 0 表示相应的基色，而 255 则代表相应的基色在该像素中取得最大值。...3.图像分辨率 分辨率： 单位长度中所表达或截取的像素数目。每英寸图像内的像素点数，单位是像素每英寸 (PPI） 。图像分辨率越高，像素的点密度越高，图像越清晰。...通道数： 图像的位深度，是指描述图像中每个pixel 数值所占的二进制位数。 位深度 越大则图像能表示的颜色数就越多，色彩越丰富逼真。...转化的方法 opencv自带的方法转 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) numpy转 img[:,:,::-1] #列左右翻转 示例： import cv2 import...img[:,:,::-1] # 本来是BGR 现在逆序，变成RGB # 用matplot画图 plt.subplot(1,3,1)# 划分一个1行3列的空间 plt.imshow(img_cv_method
黑线指平均神经活动在不同语调间显著不同的时间点（F检测；P中相同的电极对每种语句的平均神经响应。黑线指在不同语句间存在显著不同。...饼图面积是正比于所解释的总方差。其中分割的楔形显示的是每个显著性电极上每种刺激维度（用不同的颜色表示）所能解释的相对方差或者成对交互和三重交互所能解释的相对方差。...说明语句编码确实是由音位选择性驱动的。 图3：区分语句的神经活动是由音位特征选择性驱动的。（A）时间锁定到每个句子音位起始的平均神经响应。每一列代表单个电极的平均响应。...（E）A中的每一个示例电极对原始刺激集的平均神经响应。每一行代表对不同语句的响应，每一列刻度线指属于每一列最顶部那一类音位的起始。反应的不同颜色表示不同的语调。...感受野显示哪个刺激特征驱动更大的神经反应——在这里，是相对音高具有更高的值。颜色指回归权重（任意单位）。（E）原始刺激集的音高轮廓。（F）原始刺激集中男性和女性说话人在各个语调间的平均音高轮廓。
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。 既然要找到那个对象，就要先定义这个目标对象，既然是图片，那就有颜色，先了解下常用的 3 种颜色模型。...每一个像素点都有都有 3 个值表示颜色，这是最常见的颜色模型了。OpenCV 中的顺序是 BGR。 灰度图。...简单的理解，就是黑白图，图像的每个 像素点 只能有 一个值 表示颜色，像素值范围是 [0~255]，现有的成熟分析算法多是基于灰度图像。 HSV。...在 HSV 中，表示颜色比在 BGR 颜色空间中更容易。 接下来，我们将在视频中追踪蓝色对象。...步骤： 拍摄视频的每一帧 从 BGR 转换为 HSV 颜色空间 我们将 HSV 图像阈值设置为蓝色范围 单独提取蓝色对象，可以在该图像上做任何我们想做的事情。
对于某些尚未在cv2中重新定义的常量，我们确实使用了cv2.cv。 ---- 默认情况下，即使文件使用灰度格式，imread()也会以 BGR 颜色格式返回图像。...幸运的是，我们通常只处理 256 个可能的输入值（每个通道 8 位），并且可以廉价地预先计算并存储许多输出值。 然后，我们的每通道每像素成本只是对缓存的输出值的查找。...applyLookupArray()函数通过使用源数组的值作为查找数组的索引来工作。 Python 的切片符号（[:]）用于将查找到的值复制到目标数组中。 让我们考虑另一个优化。...具体而言，来自CV_CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出的距离为浮点数毫米。 点云图是彩色图像，其中每种颜色对应于一个空间尺寸（x，y或z）。...如果数组的长度为奇数，则median()返回如果对数组进行排序，则该值将位于数组的中间。 如果数组的长度为偶数，则median()返回将最接近数组中间排序的两个值的平均值。
2.2 RGB颜色空间 首先我们了解RGB颜色空间，RGB颜色空间常用于显示器。我们在之前的学习中，已经了解了计算机中的图片也是由RGB值进行描述的。...RGB利用了三种物理学中的三原色，相互进行叠加融合，生成各式各样的颜色，最终构成一张多彩图像。 在RGB中，三种颜色每种都有一个通道，并且值小，则越黑，值大则越亮。...我们在之前的学习中，通过实践已经知道通道都为0则为黑，通道都为255则为白，取中间值147则为灰，这也是由于“值小，则越黑，值大则越亮”这个原因。...从图中我们可以得知，Value值越小则越黑，Hue则是色彩范围，S则是值越大颜色更加纯。 有一个与HSV非常相似的色彩空间，名为HSL。...HSL中的L则表示为Lightness，两者类似在此不做过多讲解。 2.4 YUV颜色空间 YUV是一种色彩的编码方式，其中Y表示明亮度、U是色度、V是浓度，U和V决定了颜色。
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