在图像处理领域,OpenCV是一款强大而广泛应用的开源库,能够提供丰富的图像处理和计算机视觉功能。本篇博客将介绍如何利用Qt 编辑器调用OpenCV库对照片进行换底色处理,实现更加独特和吸引人的效果
在VC++中使用OpenCV进行颜色检测非常简单,首选读取一张彩色图像,并调用函数cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);函数将原图img转换成HSV图像imgHSV,再设置好HSV三个分量的上限和下限值,调用inRange函数inRange(imgHSV, lower, upper, mask);将HSV色彩图像转换成掩码图,掩码图中只有黑白二值图像,从而达到颜色检测的目的。颜色检测通常可以用于物体检测和跟踪中,尤其在不同的图像和物体中根据特定的颜色去筛选出某个物体。
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OpenCV的HSV颜色物体检测。 HSV介绍 HSV分别代表,色调(H:hue),饱和度(S:saturation),亮度(V:value),由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model); 色调(H:hue):用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为3
在使用OpenCV进行颜色识别和追踪时,我们通常会将图片格式转为HSV格式。在转换为HSV格式过程中,吃到过一些教训。
在这篇文章中,我们将看到如何使用 Python 中的 OpenCV 模块检测颜色,进入这个领域的第一步就是安装下面提到的模块。
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。
一开始的想法是分别找到RGB值,然后找到红色区域的部分保留就可以了,不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围,所以要把图片转化到HSV空间中去。
一个针对车牌颜色分类的小测试,根据hsv颜色空间,遍历像素点后计算在每个颜色下的像素个数,区分蓝,黄,黑,白车牌底色。
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。
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。
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。不过考虑到和深度学习框架的兼容性,以及上手安装的难度,这部分先以2为主进行介绍。
计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:
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^_^)
这里使用VideoCapture类打开输入视频文件,使用VideoWriter类创建输出视频文件(甚至可以进行格式转换)。
OpenCV 提供了 findContours[2] 函数查找轮廓,需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
原文地址:https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/
补充知识:python opencv查看图片中任一点的像素 BGR值 灰度值 HSV值
转换方法可以参考:Android ImageProxy 转 OpenCV Mat对象
今天是第二部分:Python+OpenCV实现简易手势识别功能。简易的手势识别,所以功能也很简单,识别手势1~5就行,当然我们控制飞机时只需要用到最多3个手势:发射子弹、向左移动和向右移动。所以1~5够用了,当然你也可以用手势的移动方向来控制飞机的移动方向,只需要计算手势轮廓的重心位置变化即可。
1. 学习目标 图像色彩空间; 函数说明与解释; 学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个,像BGR↔灰色,BGR↔HSV等; 学习 cv.cvtColor 函数的使用。 2. 常见色彩空间 📷 3. 常见色彩空间说明 名称 说明 HSV 对计算机友好,区分各种色彩。 RGB 设备独立。 YCrCb Y分量表示信息,CrCb可以被压缩。 RGB是计算机显示器的标准支持色彩系统。 4. 常见色彩空间取值范围 名称 范围 HSV H:0-180;SV:0-255 RGB 0-255 5. 色彩空间转换
在滤波、变换、缩放等任务中,图像分割具有重要的意义。图像分割是将不同的对象划分为不同的部分,并将这些区域以明显的颜色或者记号标记出来。图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其他高级计算机视觉任务(例如对象分类和对象检测)的基础。良好的图像分割为我们后续的图像分类以及检测奠定了基础。
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。为了解决这个问题,OpenCV在2010年增加了一个新模块,该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试:
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mask图等操作。 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:
根据导师作业安排,在学习数字图像处理(刚萨雷斯版)第六章 彩色图像处理 中的彩色模型后,导师安排了一个比较有趣的作业:
python代码: import cv2 as cv src = cv.imread("test.jpg") cv.namedWindow("rgb", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("rgb", src) # RGB to HSV hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow("hsv", hsv) # RGB to YUV yuv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2YUV) cv.i
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。
Python实战篇重在实战,今天,我们就来编写一份用于一寸照换背景的代码 ,最后的成果就是放入一张蓝色背景的一寸照,手动选择替换后的背景为红色或者绿色(其他颜色需要自己适配),然后运行代码,最终在本地生成一张一寸照,效果还不错哦!
学习如何进行图片的颜色空间转换,视频中追踪特定颜色的物体。图片等可到文末引用处下载。
GRAY色彩空间通道指的是灰度图像,灰度图像的通常只有1个,值范围是[0, 255],一共256个灰度级别。其中0表示纯黑色,255表示纯白色。0~255之间的数值表示不同的亮度(即色彩的深浅程度)的深灰色或浅灰色。因此,一副灰度图能展示丰富的细节信息,如图1所示。
对输入的两个图像计算得到直方图H1和H2,归一化到相同的尺度空间,然后可以通过计算H1与H2之间的距离得到两个直方图的相似程度进而比较图像本身的相似程度。
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,光流算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS光流算法包含到正式的发布版中。相对于FB光流基于多项式实现光流移动估算,DIS光流采用反向搜索与梯度下降寻求最优化来解决移动估算,不但降低了计算量、而且提升了精准度与实时性能。是一种可以实时运行的视频运动分析算法。
在图像处理和计算机视觉领域,颜色空间转换是一项重要的任务。不同的颜色空间具有不同的表示方式,可以用于不同的图像处理和分析任务。 OpenCV 提供了丰富的功能来进行颜色空间的转换和处理。本文将以颜色空间转换为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行颜色空间转换的基本步骤和实例。
这是一个来自OPenCV问答社区 - "answerOpenCV"问题,整编如下: (http://answers.opencv.org/question/200422/opencv-c-filling-holes/) title:OpenCV / C++ - Filling holes content: Hello there, For a personnel projet, I'm trying to detect object and there shadow. These are the result I have for now: Original:
常见用法:namedWindow("Window Title",WINDOW_AUTOSIZE);
在计算机视觉和图像处理领域,图像数据类型和颜色空间转换是非常重要的概念。Python 提供了强大的库和工具,用于读取、操作和转换图像数据。本文将深入探讨Python中的图像数据类型,以及如何进行常见的颜色空间转换。
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)
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。
python代码: import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] # 获取ROI cy = h//2 cx = w//2 roi = src[cy-100:cy+100,cx-100:cx+100,:] cv.imshow("roi", roi
现在网上出现了很多在线换底色的网页版工具是这么做的呢?其实用Python就可以实现。
视频的每一帧就是一张图片,跟踪视频中的某一对象,分解下来,其实就是在每一帧的图片中找到那个对象。
以上这篇使用OpenCV获取图像某点的颜色值,并设置某点的颜色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。
本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否在改变车道!大家一定听说过使用OpenCV 的haar级联文件可以检测到面部、眼睛等,但是如果目标是汽车,公共汽车呢?
之前有写一些利用opencv处理图像的内容,不过大都是基于RGB颜色模式去处理的。
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