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关键词

OpenCVHSV识别-HSV基本分量

一般对空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本中对应的HSV分量需要给定一个严格的,下面是通过实验计算的模糊(准确的在网上都没有给出)。 H:  0 — 180S:  0 — 255V:  0 — 255此处把部分红归为紫: image.png image.png image.png image.png image.png 目前在计算机视觉领域存在着较多类型的空间 HSV空间  HSV(hue,saturation,value)空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集,圆锥的顶面对应于V=1. 可以说,HSV模型中的V轴对应于RGB空间中的主对角线。 在圆锥顶面的圆周上的,V=1,S=1,这种是纯HSV模型对应于画家配的方法。 HSV 以人类更熟悉的方式封装了关于的信息:“这是什么?深浅如何?明暗如何?”。HSL 空间类似于 HSV,在某些方面甚至比它还好。HSL的模型为双圆锥形状。

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超简单的视频对象提取程序

视频对象提取与其说是视频对象提取,不如说是视频提取,因为其本质还是使用了OpenCVHSV物体检测。 Smith在1978年创建的一种空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model);调(H:hue):用角度度量,取值为0°~360°,从红开始按逆时针方向计算,红为0°,绿为120 它们的补是:黄为60°,青为180°,品红为300°;(OpenCV中H的取值为0~180,8bit存储时);饱和度(S:saturation):取值为0~255,值越大,越饱和;亮度 (V:value):取值为0(黑)~255(白);效果展示? 、0~1、0~1,而OpenCVHSV是:0~180、0~255、0~255,所以要对ps的hsv进行处理,H2、SV*255;使用OpenCV位“与运算”提取HSV部分画面;使用高斯模糊优化图片

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    OpenCV学习:物体跟踪

    HSV空间中,比在RGB空间中更容易表示一种特定,所以我们利用这一点可以更容易地提取带有某个特定的物体。 通过如下几步可以进行简单的物体跟踪从视频中获取每一帧图像将图像转换到 HSV 空间设置 HSV 阈值到蓝 结果如下图所示:??                      #flags=#print(flags) #通过这两行命令得到所有可用flag#注意:在 OpenCVHSV 格式中,H(度)的取值是 ,S(饱和度)的取值 ,V(亮度)的取值 =np.array() #理论上蓝H100-124,实际在11-25(橙)找到了蓝物体,猜想是日光灯的原因。 识别-HSV基本分量,确定蓝HSV区间,结果发现并不能检测出想要的结果,最后不断调整区间在相区间内有较好结果,还不知道是哪里不准确,怀疑是实验室的灯光的原因,有了解的朋友可以留言。

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    使用空间进行图像分割

    使用空间进行简单分割 空间和使用opencv读取图像 在RGB空间可视化小丑鱼 在HSV空间可视化小丑鱼 选取 这个分割是否可以泛化到小丑鱼的亲属? 在HSV空间中,尼莫的橙更加本地化,视觉上也更加分离。橙子的饱和度和价值确实有所不同,但它们大多位于调轴上的小内。这是可用于分段的关键点。 选取 让我们根据一系列简单的橙来判断尼莫的阈值。你可以通过观察上面的图或者在线使用挑选应用程序来选择,比如这个RGB到HSV工具。 一旦你获得了合适的,你可以使用cv2.inrange()来尝试阈值Nemo,inRange()采用三个参数:图像、较低和较高。 总结 在本教程中,您已经看到了几个不同的空间,一幅图像是如何分布在RGB和HSV空间中的,以及如何使用OpenCV空间之间进行转换和分割

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    C++ OpenCV使用InRange对HSV进行分割

    前言上一篇中我们学习了《OpenCV---HSV空间介绍》,对HSV进行了一个简单的了解,这一章我们在研究一下利用把想到的数据获取出来。 使用示例1:针对单通道图像dst(I) = lowerb(I)0 ≤ src(I)0 < upperb(I)0即,如果一幅灰度图像的某个像素的灰度值在指定的高、低阈值之内,则在dst图像中令该像素值为 upperb(I)0 ∧ lowerb(I)1 ≤ src(I)1 < upperb(I)1 ∧lowerb(I)2 ≤ src(I)2 < upperb(I)2即,每个通道的像素值都必须在规定的阈值内 在《》一篇中的HSV的表格中我们可以看到蓝的H在100-124之间,S的在43-255之间,V的在46-255之间,如下图:?所以我们在代码中先把这两个值定义出来? 然后我们在视频播放的时候需要对原始图像转换变HSV图像,然后通过InRange把分割后显示出来?运行后的效果就是文章开始的视频,下面是视频中的屏幕截图 ?

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    四、了解彩空间及其详解

    2.3 HSV空间HSV空间是一种表示调、饱和度以及亮度的空间,其中H(hue)指的是调,就是平常一些,如黄、绿、红等;S(saturation)指的是饱和度、V(value) HSV是一种更接近于人类感知的一种空间,它是根据人对彩的观察从而产生的。其中H调是描述纯,S饱和度是与白光叠加后的描述。以下是HSV彩空间图,图片来源于网络。 ? 从图中得知,调Hue的取值为0到360,但是在opencv中取值为0-180,这点是有一定区别;S饱和度S取值为0.0~1.0,在opencv中取值为0-255;V亮度取值为0.0-1.0,在 从图中我们可以得知,Value值越小则越黑,Hue则是,S则是值越大更加纯。有一个与HSV非常相似的彩空间,名为HSL。HSL中的L则表示为Lightness,两者类似在此不做过多讲解。 该系列文章首发于易百纳三、总结了解彩空间是一种对彩的描述标准了解常见彩空间RGB、HSV、YUV了解使用opencv对图片实现不同彩空间的转换了解了彩空间各个取值对彩的影响

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    OpenCV空间转换

    (Hue , Saturation , Value):调,饱和度,明度14 度H:用角度度量,取值为0~360,红开始按逆时针方向计算,红为0度,绿为120度,蓝为240度15 饱和度S 光谱中白成分为0,饱和度达到最高,取值0%~100%,值越大,越饱和17 明度V:表示明亮的程度,对于光源,明度值与发光体的光亮度有关;对于物体,与物体的透射比有关,取值18 为 0%(黑)~100%(白)19 RGB面向硬件,HSV面向用户20 在Opencv中21 H度取值是22 S饱和度的取值是23 V明度的取值是24 拿opencvHSV值与其他软件的HSV = 31 print(flags)32 33 34 物体跟踪,可以将图像从BGR转换到HSV后,提取某个特定的物体35 提取蓝物体步骤: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39 4获取蓝物体40 41 def trackObject():42 cap = cv2.VideoCapture(0)43 while(1):44 ret , frame

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    OpenCV-彩空间

    本小节主要介绍彩空间的一些概念,并使用OpenCV进行彩空间的转换,并通过通过彩空间的转换提取视频中的指定。 每一个通道像素值都是0-255,我们可以把三个通道看成是坐标系中的三个轴,由于R、G以及B中取值都是0-255的,因此RGB组合表示的可以构成一个包含256*256*256个元素的立方体,其中每一个元素都对用着 彩空间有很多,比如gray、hsv、yuv、ycrcb等,使用OpenCV进行彩空间的转换很简单。?执行效果: ?其中HSV是比较常用的,下面主要介绍一下HSV彩空间。 明度(V),取0-max(计算机中HSV取值和存储的长度有关)。HSV空间可以用一个圆锥空间模型来描述。圆锥的顶点处,V=0,H和S无定义,代表黑。 我们可以将图片或者视频转换为HSV彩空间,然后通过其中过滤像素的区间来过滤出特定的,下标就是HSV彩空间中对应的取值:?

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    基于OpenCV的彩空间互转

    学习目标了解相关空间的基础知识理解彩空间互转的原理掌握OpenCV框架下空间互转API的使用彩空间GRAY彩空间GRAY彩空间(灰度图像)通常指8位灰度图,具有256个灰度级,像素值的是 在RGB彩空间中,存在R(red)、G(green)、B(blue)三个通道。每个彩通道值的都在之间,我们用这三个彩通道的组合表示。下图表示不同RGB对应的:? 一般情况下,RGB彩空间的通道顺序是R→G→B。但是在OpenCV中,通道顺序是B→G→R。RGB(红绿蓝)是依据人眼识别的定义出的空间,可表示大部分。 在OpenCV内,饱和度要映射到内。3. 亮度(V)反应的是人眼感受到的光的明暗程度。如果其中掺入的白越多,则亮度越高;如果在其中掺入的黑越多,则亮度越低。亮度的取值区间是。 当亮度值是0时,图象是纯黑。在OpenCV内,亮度也要映射到内。RGB空间中,三种分量的取值与所生成的之间的联系并不直观。

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    OpenCV黑魔法之隐身衣 | 附源码

    基于OpenCV检测和分割的隐形斗篷如果你是个哈利波特迷,你就会知道什么是隐形衣。是的!这是哈利波特用来隐身的隐形衣。当然,我们都知道隐形衣不是真的——它都是图形上的诡计。 (255)表示属于上限和下限的像素,黑像素(0)不属于上限和下限的像素。 相值 实际上分布在一个圆上(在0-360度之间),但在OpenCV中为了适应8bit 值,其是0-180度。红由0-30和150-180值表示。 我们使用0-10和170-180,以避免检测皮肤为红。饱和度使用较高120-255的值,因为我们的布料应该是高度饱和的红。亮度值在的较低是70,这样我们也可以在布料的褶皱中检测到红。 现在,您已经了解了如何进行检测,您可以更改H-S-V,并使用一些其他的单布来代替红。事实上,绿的布比红的效果更好,因为绿离人的肤差异最大。

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    医学图像处理案例(二)——细胞计数

    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。 ? 1、图像空间转换 我们处理的红细胞图像是RGB格式的,通过观察图像特点,我们对图像进行空间的变换即将RGB空间转换为HSV空间来处理。 代码:cv::cvtColor(MatOri, hsvimage, CV_BGR2HSV);2、在HSV上进行阈值分割 因为红细胞是在红区域,所以我们通过设置HSV来得到我们期望的目标。 opencvHSV分布如下:?

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    OpenCV---HSV空间介绍

    前言在OpenCV中我们有时候提取样本的时候可能会通过来进行提取,那HSV空间在这个时候就可以加以利用上了,本章主要是解决HSV空间(摘自网上文章,在此留用),用于对HSV一个基本的认识了解 HSV系统简介HSV是一种在人们生活中甚至更常用的系统,在电视遥控器上、在画画的调板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见,因为它更符合人们描述的方式——是什么有多深、有多亮 因此对HSV我们的结论如下:----当S=1 V=1时,H所代表的任何被称为纯;----当S=0时,即饱和度为0,最浅,最浅被描述为灰(灰也有亮度,黑和白也属于灰),灰的亮度由V决定 ----OpenCV中的HSV体系与上述HSV系统不同的是,如果直接使用OpenCV中cvtColor函数,并设置参数为CV_BGR2HSV,那么所得的H、S、V值分别是,,;这时我们可以查下面的表格来确定的大致区间 此时输出结果和一开始所述就符合了。-----END-

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    opencv 实现特定线条提取与定位操作

    本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定提取与定位,以此为基础,我们可以实现对特定物体的前景分割与定位,或者特定线条的提取与定位主要步骤:将RGB图像转化为HSV,H表示调 (度数表示0-180),S表示饱和度(取值0-255),V表示亮度(取值0-255),不同的有着不同的取值,一般给出如下:设定待提取HSV值,然后调用inRange函数实现对空间的提取 HSV,假定为红redLower = np.array()redUpper = np.array() #读取图像img = cv2.imread(image) #将图像转化为HSV格式hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) #去除外的其余mask = cv2.inRange(hsv, redLower, redUpper) # 二值化操作 以上这篇opencv 实现特定线条提取与定位操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    模型与转换

    本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的模型,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 三个通道对于描述的是相同的,因此RGB模型的空间构成是一个立方体。 度是彩的基本属性,就是平时常说的,例如红,蓝等;饱和度是指的纯度,饱和度越高彩越纯越艳,饱和度越低彩则逐渐地变灰变暗,饱和度的取值是由0到100%;亮度是的明亮程度,其取值由 由于度、饱和度和亮度的取值不同,因此其空间模型用锥形表示,其形状如图3-2所示。 在线性变换的情况下,问题不需要考虑,目标图像的像素不会超出

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    图像彩空间与应用转换

    这个就是最基本的RGB模型,三种的波长表示如下:? CIE XYZ模型表示的比较大,所以后来微软跟惠普就提出了一个它的子集的模型sRGB彩空间,其中S是英文单词标准的首字母,sRGB彩空间的表示如下:? 它比sRGB彩空间有更大的取值,因此彩更加细腻更加丰富,它的彩空间图示如下:? 原因在于多数商业打印机都是基于四(Cyan, Yellow, Magenta and Black),无法打印一些sRGB,所以必须进行非线性变换跟补偿。这个其中最常见的就是Gamma校正。 解释如下: H(Hue) 表示通道,不同的值表示不同的S表示饱和度通道,表示泽V表示亮度通道,代表图像亮度高低级别在H、S、V通道上对图像亮度跟或者饱和度的调整就非常方便了,另外对一些特定的值进行分离也比较方便了

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    使用OpenCV进行分割

    在计算机视觉中主要有3种不同的图像分割类型:1.分割或阈值分割2.语义分割3.边缘检测在本文里,我们将介绍基于的图像分割,并通过OpenCV将其实现。 分割示例从以上示例中可以看出,尽管OpenCV是一种更快的方法,但是它对于图像的分割结果并不是非常的理想,有时会出现分割误差或者错误分割的情况接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行的分割 接下来我们需要将图像从BGR(蓝绿)转换为HSV相饱和度值)。为什么我们要从BGR空间中转到HSV空间中? hsv = cv.cvtColor(blur2, cv.COLOR_BGR2HSV)这个操作看似很小,但当我们尝试找到要提取的阈值或像素时,它会使我们的工作变得更加简单。 “Mask”将所有不在描述对象内的其他像素进行覆盖。

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    使用OpenCV进行分割

    在计算机视觉中主要有3种不同的图像分割类型:1.分割或阈值分割2.语义分割3.边缘检测在本文里,我们将介绍基于的图像分割,并通过OpenCV将其实现。 分割示例从以上示例中可以看出,尽管OpenCV是一种更快的方法,但是它对于图像的分割结果并不是非常的理想,有时会出现分割误差或者错误分割的情况接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行的分割 接下来我们需要将图像从BGR(蓝绿)转换为HSV相饱和度值)。为什么我们要从BGR空间中转到HSV空间中? hsv = cv.cvtColor(blur2, cv.COLOR_BGR2HSV)这个操作看似很小,但当我们尝试找到要提取的阈值或像素时,它会使我们的工作变得更加简单。 “Mask”将所有不在描述对象内的其他像素进行覆盖。

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    Task03 彩空间互转

    Datawhale 计算机视觉基础-图像处理(上)-Task03 彩空间互转3.1 简介图像彩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,其他空间(比如HSV 3.2 学习目标了解相关空间的基础知识理解彩空间互转的理论掌握OpenCV框架下空间互转API的使用3.3 内容介绍1.相关空间的原理介绍2.空间互转理论的介绍3.OpenCV代码实践 HSV相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value),又称HSB(B即Brightness)。相是彩的基本属性,就是平常说的的名称,如红、黄等。 饱和度(S)是指彩的纯度,越高彩越纯,低则逐渐变灰,取0-100%的数值。明度(V),取0-max(计算机中HSV取值和存储的长度有关)。HSV空间可以用一个圆锥空间模型来描述。 而HSV空间,更类似于人类感觉的方式,封装了关于的信息:“这是什么?深浅如何?明暗如何?HSV模型?这个模型就是按彩、深浅、明暗来描述的。

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    体感游戏 | 手势识别玩飞机大战游戏(二) Python+OpenCV实现简易手势识别功能

    后面将分四篇文章来介绍实现手势识别控制飞机大战游戏的功能,它们分别是: 使用Pygame实现简易飞机大战小游戏 使用Python+OpenCV实现简单手势识别 使用OpenCV实现手势识别玩飞机大战游戏 使用TensorFlow实现手势识别玩飞机大战游戏---- 今天是第二部分:Python+OpenCV实现简易手势识别功能。 手势识别的实现步骤也比较简单,分以下三个步骤: HSV提取包含手势区域轮廓计算轮廓多边形逼近和凸包缺陷通过凸包缺陷距离来判断手指缝数量来计算手势----(1) HSV提取肤轮廓,然后筛选找出手部轮廓 hsv_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)lower_hsv_1 = np.array()#低阈值upper_hsv_1 = np.array()#高阈值 lower_hsv_2 = np.array()#低阈值upper_hsv_2 = np.array()#高阈值mask1 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv

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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)

    ; (2) 通过HSV阈值提取肤;(3) 通过肤轮廓面积与人脸ROI面积比值判断是否佩戴口罩。 阈值提取肤轮廓:ROI = frame.copy()hsv_img=cv2.cvtColor(ROI,cv2.COLOR_BGR2HSV)lower_hsv_1 = np.array()#低阈值 upper_hsv_1 = np.array()#高阈值lower_hsv_2 = np.array()#低阈值upper_hsv_2 = np.array()#高阈值mask1 return area def If_Have_Mask(img): hsv_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv_1 = np.array()#低阈值 upper_hsv_1 = np.array()#高阈值 lower_hsv_2 = np.array()#低阈值 upper_hsv_2 = np.array()#高阈值 mask1

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