学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

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。

3.1K10

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和RGB的互相转化 RGB➡HSV 1. V = max(R, G, B)/255.0f——亮度V就是RGB值中最大的那个值进行归一化。 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[0,180),

1.9K50
  • 广告
    关闭

    2022腾讯全球数字生态大会

    11月30-12月1日,邀您一起“数实创新,产业共进”!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    OpenCV 利用hsv颜色空间的车牌底色检测

    include<ctime> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string> #include <stdlib.h> #include "opencv2 /objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp " #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; char adr[128]={0}; int main ,CV_BGR2HSV); vector<Mat> channels; split(hsv, channels); imgH = channels.at(0); imgS = channels.at (1); imgV = channels.at(2); for (int i=0;i<hsv.rows;i++) { for(int j=0;j<hsv.cols;j++)

    13030

    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.com/x/page/l13584t9l4w.html API函数 void ---- 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 ?

    4.6K20

    图像处理笔记(8)---- OpenCV 获取追踪对象的HSV

    分享一种获取追踪对象HSV值得办法: import cv2 as cv import numpy as np green = np.uint8([[[0,255,0]]]) hsv_green = cv.cvtColor (green, cv.COLOR_BGR2HSV) print(hsv_green) # [[[ 60 255 255]]] 上面是获取绿色的HSV值,可以用[ 60-10 255 255]和[ 60+

    39200

    HSV颜色直方图

    package com.imageretrieval.features; import java.awt.Color; import com.imageretrieval.utils.HSV; import [][] hsvMatrix = new HSV[matrix.length][]; HSV[][] hsvMatrix1 = new HSV[matrix1.length][]; for(int (matrix[i][j].red, matrix[i][j].green, matrix[i][j].blue, null); HSV hsv = new HSV(); hsv.h = (int)(fs[0] * 255); hsv.s = (int)(fs[1] * 255); hsv.v = (int)(fs[2] * 255); hsvMatrix[i] hsv = new HSV(); hsv.h = (int)(fs[0] * 255); hsv.s = (int)(fs[1] * 255); hsv.v = (int

    81990

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

    HSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 鼠标点击响应事件 def getposHsv(event, x, y, flags, param): if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: print("HSV is", HSV[y, x]) def getposBgr(event, x, y, flags, param setMouseCallback("imageHSV", getposHsv) cv2.setMouseCallback("image", getposBgr) cv2.waitKey(0) 补充知识:python opencv .jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 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。

    1.4K30

    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; 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,H/2、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 = [112, 89, 52] diff = 40 #上下浮动值 #因为PS的HSV(HSB)取值是:0~360、0~1、0~1,而OpenCVHSV是:0~180、0~255、0

    42940

    手把手教你用OpenCV做人脸口罩佩戴检测(附详细步骤+代码)

    导读 本期将介绍使用OpenCV实现人脸口罩佩戴检测的详细步骤,手把手教你做一个效果还可以的口罩佩戴检测系统。 ③ 用OpenCV实现,先检测人脸,然后判断人脸ROI是否有佩戴口罩的特征; ④ 其他更好的方法。 ---- 本文使用第③种方法,选择合适的人脸检测方法与口罩佩戴判断方法即可。 DNN网络检测人脸,使用自带的opencv_face_detector_uint8.pb能适应部分人脸遮挡和侧脸情况,能继续进行后续检测。 import sys import numpy as np import cv2 modelFile = "opencv_face_detector_uint8.pb" configFile = "opencv_face_detector.pbtxt ])#颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv_1,upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv

    8K63

    python——opencv入门(一)

    1、 OpenCV的结构 和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2,OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。 根据功能和需求的不同,OpenCV中的函数接口大体可以分为如下部分: core:核心模块,主要包含了OpenCV中最基本的结构(矩阵,点线和形状等),以及相关的基础运算/操作。 从使用的角度来看,和OpenCV2相比,OpenCV3的主要变化是更多的功能和更细化的模块划分。 OpenCV中H的取值是[0, 180),其他两个通道的取值都是[0, 256),下面例子接着上面例子代码,通过HSV空间对图像进行调整: import cv2 img=cv2.imread('mushroom.jpg ,黄色的就会变绿 turn_green_hsv=img_hsv.copy() turn_green_hsv[:,:,0]=(turn_green_hsv[:,:,0]+15) turn_green_img

    49440

    如何使用 OpenCV Python 检测颜色

    读取图像并使用 OpenCV 模块中的 cvtColor() 函数将BGR图像转换为 HSV (色调、饱和度、值) 图像, 现在,选择我们想要检测的颜色,并使用如下所示的HSV颜色贴图获得较低和较高的 HSV 值。 在 OpenCV 中,色调的值从0到180,饱和度的值从0到255。因此,OpenCV 使用的 HSV 值范围在 (0–180, 0–255, 0–255) 之间。 HSV 颜色图 H 根据 x 轴取值,S 根据 y 轴取值,V 始终在 (20-255) 之间的范围内取值。 使用 HSV 值,我们需要使用 OpenCV 模块中的 inRange() 函数找到掩码并将其分配给变量(掩码)。

    66220

    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 我是用opencv中的IplImage来存储图片的。 s_hsv = 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 以上这篇opencv之颜色过滤只留下图片中的红色区域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。

    2.2K10

    由RGB到HSV的转换详解

    由RGB到HSV的转换详解 1RGB色彩空间 在图像处理中,最常见的就是RGB色彩模型。在RGB模型中,每种颜色出现在红、绿、蓝的原色光谱分量中。该模型基于笛卡尔坐标系。 2 HSV色彩空间 HSV色彩空间如图2所示圆锥体。色度表示圆锥角。HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. 图2 HSV色彩模型 3 RGB色彩空间转HSV ? 4 HSV在图像处理应用 HSV在用于指定颜色分割时,有比较大的作用。 H和S分量代表了色彩信息。 ') HSV = cat(3,H,S,V); figure, imshow(HSV), title('HSV image without using rgb2hsv ') image.png 实验原图 HSV图像(RGB转换后)

    1.4K10

    颜色转换,利用HSV颜色空间检测

    # Convert from RGB to HSV hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV) # HSV channels h = hsv[:,:,0] s = hsv[:,:,1] v = hsv[:,:,2] f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(20,10)) ax1.set_title Now try HSV! # Define the masked area in HSV space mask_hsv = cv2.inRange(hsv, lower_hue, upper_hue) # mask the image 看看这个选择结果 我们会发现几乎所有粉色气球都被选中了,由此可见 HSV 空间更擅长选泽处于不同光线下的区域

    27510

    四、了解色彩空间及其详解

    一、学习目标 了解什么是色彩空间 了解opencv中色彩空间的转换 二、了解OpenCV中常见的色彩空间 2.1 什么是色彩空间 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 opencvopencv中取值为0-255,0则是为黑,255则是为白。 2.5 opencv 色彩空间的相互转换 在opencv中,提供了图像对于不同色彩空间的转换方法,我们可以通过这些方法对图像进行不同色彩空间的转化。首先我们需要读取一张图片。 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。 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

    52310

    使用Writeable​Bitmap创建HSV色轮

    HSV 1.1 HSV的定义 HSV都是一种将RGB色彩模型中的点在圆柱坐标系中的表示法,这种表示法试图做到比RGB基于笛卡尔坐标系的几何结构更加直观。 1.2 HSV与RGB HSV在数学上定义为在RGB空间中的颜色的R, G和B的坐标的变换。 ? 1.3 HSV的应用 HSV模型通常用于计算机图形应用中。在用户必须选择一个颜色应用于特定图形元素各种应用环境中,经常使用HSV 色轮。 ? hsv = ColorHelper.ToHsv(color); Debug.WriteLine(string.Format("H:{0} S:{1} V:{2}", hsv.H,hsv.S , hsv.V )); color = ColorHelper.FromHsv(hsv.H, hsv.S , hsv.V ); Debug.WriteLine(string.Format("R:{0} G:{1}

    45730

    Unity中的Shader(HSV,RGB转换)

    = (2 / 3) + del_G - del_R; if (hsv.x < 0)hsv.x += 1; if (hsv.x > 1)hsv.x -= 1; } hsv.x = hsv.x * 60.0; if (hsv.x < 0) hsv.x = hsv.x + 360; hsv.z=max1; hsv.y=(max1-min1)/max1;*/ return hsv; } //HSV to ; float var_1 = hsv.z*(1 - hsv.y); float var_2 = hsv.z*(1 - hsv.y*(var_h - var_i)); float a = hsv.z * ( 1 - hsv.y ); float b = hsv.z * ( 1 - hsv.y * f ); float

    1.1K30

    基于OpenCV的彩色空间互转

    OpenCV内,饱和度要映射到[0,255]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。 在OpenCV内,亮度也要映射到[0,255]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。 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, int code, int dstCn=0) src 输入图像 dst 输出图像 code 颜色空间转换标识符 OpenCV2的CV前缀宏命名规范被OpenCV3中的COLOR 将BGR分别转换为GRAY、HSV,再转换回BGR #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include

    58610

    【从零学习OpenCV 4】多通道分离与合并

    Mat HSV; 17. cvtColor(img, HSV, COLOR_RGB2HSV); 18. imshow("HSV-H通道", imgv0); //显示分离后H通道的像素值 47. imshow("HSV-S通道", imgv1); //显示分离后S通道的像素值 48. imshow("HSV-V通道", imgv2); //显示分离后V通道的像素值 49. imgv.push_back(HSV); //将vector中的图像通道数变成不统一 50. 从零学习OpenCV 4往期推荐 【从零学习OpenCV 4】Windows系统中安装OpenCV 4 【从零学习OpenCV 4】Ubuntu系统中安装OpenCV 4 【从零学习OpenCV 4 】opencv_contrib扩展模块的安装 【从零学习OpenCV 4】Mat类介绍 【从零学习OpenCV 4】Mat类构造与赋值 【从零学习OpenCV 4】Mat类支持的运算 【从零学习OpenCV

    1K20

    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。 hsv_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv_1 = np.array([0,50,50])#颜色范围低阈值 upper_hsv_1 = ])#颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv_1,upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv 视频效果: 源码请在公众号回复"手势识别"即可获取,更多视觉学习资讯请关注:OpenCV与AI深度学习,感谢支持!

    67610

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券