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。
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!
原文地址:https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/
近些年,基于深度学习的发展,计算机视觉在人工智能和深度学习的大背景下方兴未艾,与此同时,当越来越多的应用场景被挖掘出来时,也意味着计算机视觉的发展前景将无比广阔,其中图像处理技术就是最热门的应用之一,而最近一段时间,图像处理技术中最受欢迎的必须是图像修复功能,一键修复老照片等App应用,在社交网络上掀起一股潮流。
在第2篇中提到过,如果是二值图片(黑白图)或者灰度图片,一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像,一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层,而普通的彩色图像则有三个图层。
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。
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。
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
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。
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。
大家好呀!大家不用疑惑啥时候关注了一个叫【Opencv视觉实践】的公众号呢?因为【行走的机械人】改名字了。本号想专注分享计算机视觉相关的有趣东西,虽然【行走的机械人】这个名字我超喜欢,但太不鲜明了。
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。
Open Source Computer Vision Library,OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持。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、MacOS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。
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^_^)
一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型,该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象。正如所想象的那样,这是一个非常有趣的项目,而对此进行了大量工作。
第一种方式使用cv2.cv的LoadImage、ShowImage和SaveImage函数
图像是什么?这个问题大家都有自己的答案。我的答案是,图像是一门语言,是人类文明的象征。
从真实世界中获取数字图像有很多方法,比如数码相机、扫描仪、CT或者磁共振成像。无论哪种方法,我们(人类)看到的是图像,而让数字设备来“看“的时候,都是在记录图像中的每一个点的数值。
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。
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