展开

关键词

OpenCV---HSV颜色空间介绍

前言在OpenCV中我们有时候提取样本的时候可能会通过颜色来进行提取,那HSV颜色空间在这个时候就可以加以利用上了,本章主要是解决HSV颜色空间(摘自网上文章,在此留用),用于对HSV一个基本的认识了解 HSV颜色系统简介HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统,在电视遥控器上、在画画的调色板中、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颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜色有多亮 HSV➡RGB ? ----OpenCV中的HSV颜色体系与上述HSV颜色系统不同的是,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值范围分别是,,;这时我们可以查下面的表格来确定颜色的大致区间 另一种hsv方法——当我们想恢复到我们一开始介绍的体系时,我们只需要加一步——对像素的bgr进行归一化,再转到hsv时得到的结果就和我们介绍的就相同了。代码和输出结果如下?

1.1K50

OpenCVHSV颜色识别-HSV基本颜色分量范围

一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出)。 HSV颜色空间  HSV(hue,saturation,value)颜色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颜色空间中的主对角线。 在圆锥顶面的圆周上的颜色,V=1,S=1,这种颜色是纯色。HSV模型对应于画家配色的方法。 HSV代表色调,饱和度和值(Value)。注意HSL 和HSV的两个H的含义是相同的,而饱和度的定义是不同的,虽然都叫饱和度,从后面的定义可以看出二者的不同。 HSV 模型在 1978 年由埃尔维?雷?史密斯创立。下图给出了HSL和HSV的圆柱模型。

2.4K10
  • 广告
    关闭

    最壕十一月,敢写就有奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    C++ OpenCV使用InRange对HSV颜色进行分割

    前言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)视频效果https:v.qq.comxpagel13584t9l4w.html API函数void inRange ----代码演示我们再新建一个项目名为opencv--video2,按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法?? 在《》一篇中的颜色HSV的表格中我们可以看到蓝色的H范围在100-124之间,S的范围在43-255之间,V的范围在46-255之间,如下图:?所以我们在代码中先把这两个范围值定义出来? 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把颜色分割后显示出来?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 ?

    2.4K20

    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,不如说是视频颜色提取,因为其本质还是使用了OpenCVHSV颜色物体检测。 它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°;(OpenCV中H的取值范围为0~180,8bit存储时);饱和度(S:saturation):取值范围为0~255,值越大,颜色越饱和;亮度 实现思路如上效果图所示,我们要做的就是把视频中的绿色的小猪佩奇识别出来即可,下面是的识别步骤:使用PS取的小猪佩奇颜色的HSB值,相当于OpenCVHSV,不过PS的HSV(HSB)取值是:0~360 、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的颜色部分画面;使用高斯模糊优化图片 PS的HSV(HSB)取值是:0~360、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 lowerHSV = - diff

    31140

    opencv+python实现鼠标点击图像,输出该点的RGB和HSV

    is, HSV) def getposBgr(event, x, y, flags, param): if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: print(Bgr is, img (image, getposBgr)cv2.waitKey(0)补充知识:python opencv查看图片中任一点的像素 BGR值 灰度值 HSV值如下所示: # -*- coding:utf-8 - *- import cv2 img = cv2.imread(11_13120002.jpg) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hsv = cv2 :, hsv) if __name__ == __main__: cv2.namedWindow(img) cv2.setMouseCallback(img, mouse_click) while True 附一张opencvHSV范围图片:?以上这篇opencv+python实现鼠标点击图像,输出该点的RGB和HSV值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。

    67430

    opencv之颜色过滤只留下图片中的红色区域操作

    opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。 IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 ); cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV); opencv 的H范围是 我是用opencv中的IplImage来存储图片的。 IplImage获取像素点的方式如下: CvScalar s_hsv = cvGet2D(hsv, j, i);获取像素点为(i, j)点的HSV的值,i是width值,j是height值 IplImage = cvGet2D(hsv, i, j);获取像素点为(j, i)点的HSV的值 * opencv 的H范围是0~180,红色的H范围大概是(0~8)∪(160,180) S是饱和度,一般是大于一个值,

    77910

    四、了解色彩空间及其详解

    HSV是一种更接近于人类感知的一种颜色空间,它是根据人对色彩的观察从而产生的。其中H色调是描述纯色,S饱和度是与白光叠加后的描述。以下是HSV的色彩空间图,图片来源于网络。 ? opencvopencv中取值为0-255,0则是为黑,255则是为白。 我们首先尝试将改图片转换为HSV色彩空间图。COLOR_BGR2HSV为转换为HSV色彩空间。 HSV: ?YUV: ? 该系列文章首发于易百纳三、总结了解色彩空间是一种对色彩的描述标准了解常见色彩空间RGB、HSV、YUV了解使用opencv对图片实现不同色彩空间的转换了解了色彩空间各个取值对色彩的影响

    24910

    CV学习笔记(三):色彩空间

    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。 HSV广泛应用于色彩的比较.关于HSV的计算可以参考以下的公式:这里我们用OpenCV实现:得到的结果如下:这样来看,似乎什么信息都没有,这里要注意一点,因为在代码中显示函数使用的是imshow(),这个函数是以 其变化的计算如下:在OpenCV中,我们使用:得到的结果如下:总体来看,还是可以看得出相对于其他的色彩模型,还是能够保留一定的色彩,但是因为压缩的缘故,色彩空间还是差很多。 (image,cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow(gray,gray) hsv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow(HSV

    19600

    一文详解OpenCV中的CUDA模块

    如果您使用OpenCV已有一段时间,那么您应该已经注意到,在大多数情况下,OpenCV都使用CPU,这并不总能保证您所需的性能。 编写一个简单的演示(C ++和Python),以了解OpenCV提供的CUDA API接口并计算我们可以获得的性能提升。 让我们看一下CUDA加速的OpenCV的官方文档。 五、代码示例OpenCV提供了有关如何使用C ++ API在GPU支持下与已实现的方法一起使用的示例。 image hsv = angle; hsv = normalized_magnitude; merge(hsv, 3, merged_hsv); multiply each pixel value

    63830

    OpenCV学习:物体跟踪

    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 阈值到蓝色范围 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(色彩色度)的取值范围是 ,S(饱和度)的取值范围 ,V(亮度)的取值范围 所以当你需要拿 OpenCVHSV 值与其他软件的 HSV 值进行对比时,一定要记得归一化。 #HSV 色彩色度色相 饱和度 亮度 #物体追踪cap=cv2.VideoCapture(0)while(1): #获取每一帧 ret,frame=cap.read() #转换到HSVHSV里面颜色区别更大 hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2HSV) #cv2.imshow(hsv,hsv) #设定蓝色的阈值 lower_blue=np.array() upper_blue

    9820

    OpenCV-色彩空间

    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。 色彩空间有很多,比如gray、hsv、yuv、ycrcb等,使用OpenCV进行色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色彩空间。 我们可以将图片或者视频转换为HSV色彩空间,然后通过其中过滤像素的区间范围来过滤出特定的颜色,下标就是HSV色彩空间中对应颜色的取值范围:? 实际上H真实取值是0-360的,但是在OpenCV中取值为0-180。 其实有一个归一化问题,因为其他两个通道都是255,如果用uint8,一个字节就可以表示,当0-360的时候超出了1个字节,此时uint8表示不了,会溢出,此时OpenCV为了解决这个问题,将H通道归一化到

    30200

    OpenCV4中DIS光流算法与应用

    点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我OpenCV4中新光流算法 - DIS光流OpenCV中KLT稀疏光流算法与FB稠密光流算法都是十年前的算法,没有反应出光流算法的最新进展,这个跟OpenCV其它模块相比 OpenCV中的代码演示02创建DIS光流实例与调用计算光流C++版本 Ptr algorithm = DISOpticalFlow::create(DISOpticalFlow::PRESET_FAST = np.zeros_like(frame1)hsv = 255dis = cv.DISOpticalFlow_create()while(1): ret, frame2 = cap.read() next cv.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) mag, ang = cv.cartToPolar(flow, flow) hsv = ang*180np.pi2 hsv = cv.normalize(mag,None,0,255,cv.NORM_MINMAX) bgr = cv.cvtColor(hsv,cv.COLOR_HSV2BGR

    2.5K10

    CV学习笔记(三):色彩空间

    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^_^)? HSV广泛应用于色彩的比较.关于HSV的计算可以参考以下的公式:?这里我们用OpenCV实现:?得到的结果如下:? 在OpenCV中,我们使用:?得到的结果如下:?总体来看,还是可以看得出相对于其他的色彩模型,还是能够保留一定的色彩,但是因为压缩的缘故,色彩空间还是差很多。 而下一篇文章,我们将会通过一段视频,来通过HSV来过滤出特定的颜色空间,这也是很有意义的一项工作。并且在实际生活中很有用,如果大家遇见什么问题,也请多多和我交流。

    21120

    Python opencv图像处理基础总结(一)

    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。 -i http:pypi.douban.comsimple --trusted-host pypi.douban.com 安装opencv的扩展模块 2. = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow(hsv, hsv) hls = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HLS) cv.imshow 第二个参数为下界,第三个参数为上界 mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) 第一个参数:hsv指的是原图(原始图像矩阵) 第二个参数:lower_blue

    33332

    cv2.cvtColor

    QQ:战、血舞皇朝、2125364717 opencv中有多种色彩空间,包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种,使用中经常要遇到色彩空间的转化,以便生成 可以使用下面的色彩空间转化函数 cv2.cvtColor( )进行色彩空间的转换:HSV 表示hue、saturation、valueimage_hsv = cv2.cvtColor(image,cv2 .COLOR_BGR2HSV)用这个函数把图像从RGB转到HSV夜色空间,注意是BGR2HSV,因为在opencv中默认的颜色空间是BGR。???

    77120

    使用颜色空间进行图像分割

    使用颜色空间进行简单分割 颜色空间和使用opencv读取图像 在RGB颜色空间可视化小丑鱼 在HSV颜色空间可视化小丑鱼 选取范围 这个分割是否可以泛化到小丑鱼的亲属? >>> import cv2成功导入OpenCV后,您可以查看OpenCV提供的所有颜色空间转换,并将它们全部保存到变量中:>>> flags = 根据您的OpenCV版本,标志的列表和数量可能略有不同 在HSV颜色空间可视化小丑鱼 我们在RGB空间看到尼莫,所以现在让我们在HSV空间看到他并进行比较。 正如上面简要提到的,HSV代表色调、饱和度和值(或亮度),是一个圆柱色空间。 使用与上面相同的技术,我们可以查看HSV中的图像图,HSV中显示图像的代码与RGB中的代码相同。 总结 在本教程中,您已经看到了几个不同的颜色空间,一幅图像是如何分布在RGB和HSV颜色空间中的,以及如何使用OpenCV在颜色空间之间进行转换和分割范围。

    3.1K30

    基于OpenCV的彩色空间互转

    学习目标了解相关颜色空间的基础知识理解彩色空间互转的原理掌握OpenCV框架下颜色空间互转API的使用色彩空间GRAY色彩空间GRAY色彩空间(灰度图像)通常指8位灰度图,具有256个灰度级,像素值的范围是 但是在OpenCV中,通道顺序是B→G→R。RGB(红绿蓝)是依据人眼识别的颜色定义出的空间,可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间,因为它的细节难以进行数字化的调整。 在OpenCV内,饱和度要映射到范围内。3. 亮度(V)反应的是人眼感受到的光的明暗程度。如果其中掺入的白色越多,则亮度越高;如果在其中掺入的黑色越多,则亮度越低。亮度的取值区间是。 在OpenCV内,亮度也要映射到范围内。RGB颜色空间中,三种颜色分量的取值与所生成的颜色之间的联系并不直观。而HSV颜色空间,更类似于人类感觉颜色的方式,封装了关于颜色的信息:“这是什么颜色? HSV2RGB 将图像由HSV色彩空间转换为RGB色彩空间时,处理方式如下: OpenCV代码实践c++实现void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst,

    37110

    Task03 彩色空间互转

    3.2 学习目标了解相关颜色空间的基础知识理解彩色空间互转的理论掌握OpenCV框架下颜色空间互转API的使用3.3 内容介绍1.相关颜色空间的原理介绍2.颜色空间互转理论的介绍3.OpenCV代码实践 对于彩色图转灰度图,有一个很著名的心理学公式: Gray = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114 3.4.2 RGB与HSV互转HSV是一种将RGB色彩空间中的点在倒圆锥体中的表示方法 明度(V),取0-max(计算机中HSV取值范围和存储的长度有关)。HSV颜色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,代表黑色。 而HSV颜色空间,更类似于人类感觉颜色的方式,封装了关于颜色的信息:“这是什么颜色?深浅如何?明暗如何?HSV模型?这个模型就是按色彩、深浅、明暗来描述的。 3.5 基于OpenCV的实现彩色转为黑色import cv2import numpy as np if __name__ == __main__: img_path = color.jpg img =

    23430

    使用OpenCV进行颜色分割

    此外,Darknet使用OpenMP(应用程序编程接口)进行编译的时间几乎是OpenCV的18倍。这更加说明了使用OpenCV的速度是比较快速的。 ? 颜色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对图像进行颜色的分割 接下来我们需要将图像从BGR(蓝绿色红色)转换为HSV(色相饱和度值)。为什么我们要从BGR空间中转到HSV空间中? 相反,HSV空间中,三者相对独立,可以准确描述像素的亮度,饱和度和色度。 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范围时,它会使我们的工作变得更加简单。

    85220

    使用OpenCV进行颜色分割

    此外,Darknet使用OpenMP(应用程序编程接口)进行编译的时间几乎是OpenCV的18倍。这更加说明了使用OpenCV的速度是比较快速的。 ? 颜色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对图像进行颜色的分割 接下来我们需要将图像从BGR(蓝绿色红色)转换为HSV(色相饱和度值)。为什么我们要从BGR空间中转到HSV空间中? 相反,HSV空间中,三者相对独立,可以准确描述像素的亮度,饱和度和色度。 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范围时,它会使我们的工作变得更加简单。

    89821

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券