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cv2.cvtColor()-空间转换函数

交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 opencv中有多种彩空间,包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种,使用中经常要遇到彩空间的转化。 可以使用opencv中cv2.cvtColor()函数来改变图像的空间,该函数形式为: cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) @frame为要进行处理的图片 ; @cv2.COLOR_BGR2RGB要进行的彩转换方式; opencv中的空间种类以及支持的转换类型如下: ?

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三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理

,它展示了B、G、R三个通道的分量。 #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如下,它将拆分的B、G、R三个通道的分量进行了合并,接着显示合并后的图像。 b, g, r = cv2.split(img) m = cv2.merge([r, g, b]) cv2.imshow(“Merge”, m) 同时,可以提取图像的不同,提取B通道,G、 src一致 – code表示转换的代码或标识 – dstCn表示目标图像通道数,其值为0时,则有src和code决定 该函数的作用是将一个图像从一个空间转换到另一个空间,其中,RGB是指Red、 同样,可以调用 : grayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV) 核心代码将彩图像转换为HSV空间,如图所示。

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    Python人脸识别—我的眼里只有你

    四、把图片的背景设置成眼球的 有时候图片的背景不一定和眼球的一致,我们可以用如下代码从图像中裁剪出人,并自定义背景。 from removebg import RemoveBg from PIL import Image #把图片背景设置成眼球的 def Change_img_bg(old_img, bg_color #把图片裁剪成圆形 def img_deal(ori_img): img = cv2.imread(ori_img, cv2.IMREAD_UNCHANGED) h, w, channel .resize(src_img, (eye_img_d, eye_img_d), interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imwrite("left_eye.png" blog.csdn.net/qq_42374697/article/details/106202744 2. https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

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    一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数

    ,而这些一小方格的和位置就决定该图像所呈现出来的样子。 RGB (Red红,Green 绿,Blue 蓝),是根据人眼识别的而定义的空间,可用于表示大部分,也是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的空间,是一种光混合的体系。 彩图像是RGB图像,RGB表示红、绿、蓝三原,计算机里所有都是三原不同比例组成的,即三通道。 在RGB模型的立方体中,原点对应的为黑,它的三个分量值都为0;距离原点最远的顶点对应的为白,三个分量值都为1;从黑到白的灰度值分布在这两个点的连线上,该虚线称为灰度线;立方体的其余各点对应不同的 科学出版社,2020. [2] https://blog.csdn.net/eastmount/category_9278090.html [3] 冈萨雷斯. 数字图像处理(第3版)[M].

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    看程序员如何利用Python表白 ^_^

    Python绘制红桃心 如果你觉得上面的代码不够喜庆,接下来我们调用turtle库绘制动态红的桃心。 Python绘制3D红桃心 如果你觉得上面的代码不够喜庆,接下来我们调用turtle库绘制动态红的桃心。 img.shape[:2] #--------------------------------毛玻璃效果----------------------------------- #像素点邻域内随机像素点的替代当前像素点的 ------------------------------------- #新建目标图像 dst7 = np.zeros((rows, cols, 3), dtype="uint8") #提取三个通道 (b, g, r) = cv2.split(src) #彩图像均衡化 bH = cv2.equalizeHist(b) gH = cv2.equalizeHist(g) rH = cv2.equalizeHist

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    二.OpenCV和Numpy读取修改像素、几何图形绘制

    ()创建一幅黑图像,接着调用cv2.line()绘制直线,参数包括起始坐标和、粗细。 (0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如图所示,从坐标(0,0)到(255,255)绘制一条直线,其直线为(55,255,155),粗细为5。 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如图,从左上角坐标为(20,20),右下角坐标为(150,250),绘制的矩形为蓝(255,0,0),粗细为 (0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如图所示,它在圆形为(100,100)的位置,绘制了一个半径为50,为(255,255,0)、粗细为4的圆。 绘制的为(255,0,255),粗细为2。 下面的代码是绘制一个实心椭圆。

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    opencv算法(持续更新)

    膨胀腐蚀 膨胀,白区域扩大 腐蚀,黑区域扩大 阈值 threshold阈值处理,处理针对每个通道,对rgb图片处理后,容易产生多种,灰度图片的处理黑白单 抠图 mask = np.zeros np.float64) fgdModle = np.zeros((1, 65), np.float64) rect = (50, 0, img.shape[1]-40, img.shape[0]) cv2 .rectangle(img, (50, 0), (img.shape[1]-40, img.shape[0]), (0, 0, 255), 5) cv2.grabCut(img, mask, rect [1]+2], dtype='uint8') cv2.floodFill(img, mask, (120, 120), (255, 255, 255), (100, 100 参考:https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-cr4s2cb0.html

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    04.HTML区块布局表单框架

    04.HTML区块/布局/表单/ 框架//名/HTML

    python下使用cv2.drawContours填充轮廓

    在使用cv2.drawContours进行轮廓的填充时要注意一点: (1)填充时:给其传参数的时候,需要搞一个轮廓的list给他,要不会导致填充失败。 python代码: 图片:背景为黑,有很多白填充的。 下面代码是去除图片中自定义面积小的轮廓, 将大的轮廓填充为白。 import cv2 imgfile = "IMG_3200.png" img = cv2.imread(imgfile) h, w, _ = img.shape gray = cv2.cvtColor .imshow('mask',img) cv2.waitKey(0) 下面代码是只保留最大轮廓,填充为白。 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY

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    python中plt.imshow与cv2.imshow显示问题

    在用plt.imshow和cv2.imshow显示同一幅图时可能会出现差别很大的现象。 as plt img = cv2.imread('lena_std.tif') b,g,r = cv2.split(img) img2 = cv2.merge([r,g,b]) plt.subplot cv2.imshow('rgb image',img2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 程序运行结果如下: Matplotlib显示结果 ? 下面看下cv2.imshow()和plt.imshow()的区别 什么时候使用plt.show(),什么时候用cv2.imshow()? .imshow显示问题的文章就介绍到这了,更多相关plt.imshow与cv2.imshow显示内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    应用实例 | 手把手教你用OpenCV实现餐盘水果识别计价程序(附代码)

    效果演示: 算法思路与实现步骤 思路:传统方法识别餐盘---依据和形状来区分。 具体步骤: (1)餐盘共三种:白、绿、橙,形状共两种:圆形和方形。 区别使用HSV阈值范围筛选即可,圆形与方形通过轮廓面积与轮廓最小外接圆面积的比值来筛选,圆形rate>=0.9,方形<0.9; (2)水果共三种:苹果、香蕉、橙子,通过可以区分苹果和橙子,通过轮廓最小外接矩形的宽高比可以区分香蕉和橙子 ([35,255,255])#范围高阈值 mask = cv2.inRange(hsv_img,lower_yellow,upper_yellow)#根据范围删选 mask = cv2. )#根据范围删选 mask_apple = cv2.medianBlur(mask_apple, 9)#中值滤波 #cv2.imshow('mask_apple', mask_apple) )#根据范围删选 mask_white = cv2.medianBlur(mask_white, 5)#中值滤波 #cv2.imshow('mask_white', mask_white)

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    OCR -- 训练数据扩增的方法

    (1)透视变换 (2)gauss_blur (3)norm_blur (4)模糊图像,模拟小图片放大的效果 (5)翻转、滤波等等 具体代码实现如下: (1)透视变换 (具体原理可查看:仿射变换,透视变换 # http://planning.cs.uiuc.edu/node102.html def get_rotate_matrix(x, y, z): """ 按照 zyx 的顺序旋转 .INTER_CUBIC) else: dst = cv2.warpPerspective(src, M33, (sl, sl), flags=cv2.INTER_CUBIC) manisoftwartist/perspectiveproj/blob/master/perspective.ipynb # http://planning.cs.uiuc.edu/node102.html resize(out, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA) (5)翻转、滤波等等 def reverse_img(word_img):

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    算法之自动祛斑算法实现 | 案例分享

    , cv2.CV_32F, 1, 0) y_gray = cv2.Sobel(src, cv2.CV_32F, 0, 1) x_gray = cv2.convertScaleAbs(x_gray) y_gray nResult = nColor + (nColor-128)*(1.0+Contrast)/255 # 实现:http://www.cppcns.com/jiaoben/python/218683.html 作者是采用直方图模型的统计信息来区分是否为皮肤区域,而我这里则是设置了一个面积的阈值来区别开斑点和其他区域。 获得后,填充以减少该区域的最小差异。使用标志cv2.INPAINT_NS启用此算法。 .inpaint的原理: https://www.cnblogs.com/lfri/p/10618417.html 最后分析一句话,与君共勉!

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    05: 空间转换

    学习如何进行图片的空间转换,视频中追踪特定的物体。图片等可到文末引用处下载。 目标 空间转换,如BGR↔Gray,BGR↔HSV等 追踪视频中特定的物体 OpenCV函数:cv2.cvtColor(), cv2.inRange() 教程 空间转换 import cv2 视频中特定物体追踪 HSV是一个常用于识别的模型,相比BGR更易区分,转换模式用COLOR_BGR2HSV表示。 经验之谈:Lab空间也经常用来做识别,有兴趣的同学可以了解下。 小结 cv2.cvtColor()函数用来进行空间转换,常用BGR↔Gray,BGR↔HSV。 HSV模型常用于识别。要想知道某种在HSV下的值,可以将它的BGR值用cvtColor()转换得到。 练习 尝试在视频中同时提取红、蓝、绿的物体。

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    四、了解彩空间及其详解

    2.2 RGB空间 首先我们了解RGB空间,RGB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,相互进行叠加融合,生成各式各样的,最终构成一张多彩图像。 在RGB中,三种每种都有一个通道,并且值小,则越黑,值大则越亮。 由于在opencv中,RGB的数据类型为uint8,那么就可以有256256256=16777216种,这些都在这个笛卡尔坐标系中进行表示。 以下是RGB的彩空间图,图片来源于网络。 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 2.4 YUV空间 YUV是一种彩的编码方式,其中Y表示明亮度、U是度、V是浓度,U和V决定了

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    复杂环境下的视频流识别—茫茫大海中一眼看到你 | 解读技术

    .xml") #识别出人脸后要画的边框的,RGB格式 color = (0, 255, 0) while cap.isOpened(): ok, frame /haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml") #识别出人脸后要画的边框的,RGB格式 color = (0, 255, 0) = longest_edge - w left = dw // 2 right = dw - left else: pass #RGB BLACK = [0, 0, 0] #给图像增加边界,是图片长、宽等长,cv2.BORDER_CONSTANT指定边界由value指定 constant = cv2.copyMakeBorder /model/me.face.model.h5') #框住人脸的矩形边框 color = (0, 255, 0) #捕获指定摄像头的实时视频流

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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 RGB彩空间 从神经生理学角度出发,在视网膜上存在三种不同的感受器,能够感受三种不同的:红、绿和蓝,即三基。自然界中常见的大部分都可以通过将三基按照一定比例混合得到。 RGB空间基于的加法混原理,从黑不断叠加Red,Green,Blue的,最终可以得到白,如图: ? 调的取值区间为[0,360]。调取不同值,所代表的如下表: ? 两个角度之间的角度对应两个之间的过渡。 2. 饱和度(S) 饱和度指彩的纯度,通俗的说就是的深浅。 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。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?

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    八、ROI泛洪填充

    还记得我们在逻辑运算应用那一个小节中,通过彩提取后,可以得到目标对象的范围,这个范围是一张黑白图片,白为选取的区域,黑为不选取的区域,这时我们通过将提取出来的图片作为遮罩对图片进行bitwise_and newVal填充的像素值 loDiff选中起始点的像素值的最低范围,例如是红,那么红减去该值后得到最低的取值范围 upDiff选中起始点的像素值的最高范围,例如是红,那么红加该值后得到最高的取值范围 ) copyimg为图片;mask为遮罩;220,420为起始点;0, 255, 255为填充的,为黄;5, 5, 5为选中的起始点减去该值,判断周围的是否低于该值;5, 5 ,5为选中的起始点加上该值 ,判断周围的是否高于该值。 其中值可以可以进行修改,修改方法不再赘述。

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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范围,一般给出如下: 设定待提取的HSV范围值,然后调用inRange函数实现对空间的提取 ,该函数会将除目标外的其余为黑背景,仅保留该为前景 cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) 参数解析: 第一个参数:hsv指的是原图 第二个参数 ) #将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) #去除范围外的其余 mask = cv2.inRange(hsv, redLower 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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    Task03 彩空间互转

    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 RGB空间 基于的加法混原理,从黑不断叠加Red,Green,Blue的,最终可以得到白,如图: ? 圆锥的顶点处,V=0,H和S无定义,代表黑。圆锥的顶面中心处V=max,S=0,H无定义,代表白。 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。 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。 hsv转为rgb from cv2 import cv2 import numpy as np #三种蓝的hsv blues =[[120, 178, 255], [120, 153, 255], [

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