HSV颜色空间

最新推荐文章于 2024-04-09 18:52:56 发布
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#hsv #opencv #python #计算机视觉

空间hsv颜色空间HSV空间描述

在opencv中传统的RGB图像转换为HSV有两个函数可以实现：hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV）和
hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
img是原先RGB图像，cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL和cv2.COLOR_BGR2HSV是opencv内设的方法，这两个的区别就在于H的范围，带有FULL表示全范围0-360°的范围，不带FULL则表示0-180°的范围。

计算机视觉色彩空间全解析：RGB、HSV与Lab的实战对比
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉色彩空间全解析：RGB、HSV与Lab的实战对比，在计算机视觉领域，准确理解和处理颜色信息至关重要。色彩空间作为定义颜色的数学模型，为我们提供了不同的方式来描述和操作颜色。常见的色彩空间有 RGB、HSV 和 Lab 等，它们各自具有独特的特性和应用场景。本文将深入探讨这三种色彩空间，通过详细的原理讲解、丰富的代码示例以及实际应用场景的对比，帮助读者全面掌握它们在计算机视觉中的应用。
Python-Opencv中的常用的两个色彩空间色彩空间（BGR和HSV）
qq_44262417的博客
04-03 3136
Python-Opencv中常用的两个色彩空间（BGR和HSV）及处理 颜色通常用三个独立的属性来描述，三个独立变量综合作用，自然就构成一个空间坐标，这就是颜色空间。但被描述的颜色对象本身是客观的，不同颜色空间只是从不同的角度去衡量同一个对象。颜色空间按照基本机构可以分为两大类：基色颜色空间和色、亮分离颜色空间。前者典型的是RGB，后者包括HSV等等。 各个空间中不同参数的描述归根到底都是对颜色的...
OpenCV中的一些色彩空间转换
吃葡萄不吐葡萄皮
05-18 1万+
根据公式 a = f((X / Xn) - (Y / Yn))，它是通过将归一化的 X 值除以 Xn、将归一化的 Y 值除以 Yn，然后计算两者差值并应用转换函数 f 来得到的。根据公式 b = f((Y / Yn) - (Z / Zn))，它是通过将归一化的 Y 值除以 Yn、将归一化的 Z 值除以 Zn，然后计算两者差值并应用转换函数 f 来得到的。通过这个转换过程，灰度图像可以呈现为彩色图像，但是由于每个像素的 B、G 和 R 值相同，所以图像看起来是灰度的，没有彩色效果。
opencv-20 深入理解HSV 色彩空间（通过指定，标记颜色等来拓展ROI区域）
小海聊智造
07-25 4820
RGB 色彩空间是一种被广泛接受的色彩空间，但是该色彩空间过于抽象，我们不能够直接通过其值感知具体的色彩。我们更习惯使用直观的方式来感知颜色，HSV 色彩空间提供了这样 的方式。通过 HSV色彩空间，我们能够更加方便地通过色调、饱和度和亮度来感知颜色。其实，除了 HSV 色彩空间，我们讨论的其他大多数色彩空间都不方便人们对颜色进行理解和解释。例如，现实中我们根本不可能用每种颜料的百分比（RGB色彩空间）来形容一件衣服的颜色。在 HSV 色彩空间中，色调 H 的取值范围是[0,360]。
【opencv自学笔记】02：色彩空间
lnplnp_的博客
08-08 262
RGB转化灰度图，HSV，动态捕获特定颜色的物体 import cv2 as cv import numpy as np #颜色空间 def color_space_demo(image): gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) yuv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2YUV) hsv=cv...
opencv HSV 颜色模型(H通道取值 && CV_BGR2HSV＿FULL)
热门推荐
12-13 3万+
之前知道， 利用opencv把RGB图片像HSV颜色空间转变的时候， H通道的值范围为： 0-180 S： 0-255 V：0-255 利用直方图显示三个通道的时候，H通道都集中在前半部分，想让它取值范围扩大～～～～～～～ 后来发现了   CV_BGR2HSV＿FULL  ， CV_BGR2HSV 在转换图像的时候是将 H / 2  --->  H ，我们知道图像中色相H的取值范围为
cv2.COLOR_BGR2HSV-色彩空间的转化_CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
11-11 4194
cv2.COLOR_BGR2HSV-色彩空间的转化
精选资源
hsv_color:可视化HSV色彩空间
05-14
可视化HSV颜色空间。 演示页 入门 安装node.js 节点包 #install node_packages yarn install #build yarn run build 打开“ dist / index.html” 系统要求（经过测试） macOS + Chrome（最新） 想要 RYB色彩...
精选资源
基于hsv颜色空间的双边滤波图像去雾增强算法的MATLAB仿真
05-06
本项目聚焦于一种基于HSV颜色空间的双边滤波图像去雾增强算法，并通过MATLAB进行仿真。MATLAB作为强大的数值计算和可视化工具，非常适合进行图像处理算法的实现和验证。 首先，我们需要理解HSV颜色空间。HSV（Hue, ...
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基于HSV颜色空间的改进的多尺度Retinex算法
01-29
由于RGB这三种颜色之间有很强的关系，而HSV这三者之间没有很大的关联，能够较好的反映人对色彩的感知。实验结果表明，与基于RGB空间的多尺度Retinex算法相比，改进的基于HSV的算法更有效的增强图像在亮点和阴影中的...
精选资源
图像处理之HSV颜色空间
最新发布
01-25
在计算机视觉库如OpenCV中，提供了从RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换函数，以及基于HSV空间进行颜色阈值分割、颜色追踪和图像滤波等功能。例如，在OpenCV中，可以利用cv::cvtColor函数来实现颜色空间的转换。此外，...
Opencv颜色空间转换---BGR和HSV详解
weixin_42142612的博客
09-12 2万+
目录 色彩空间简介 BGR颜色空间 HSV颜色空间 BGR和HSV之间的转换 BGR转HSV HSV转BGR OpenCV中的实现 相关函数说明 BGR2HSV HSV2BGR 实例说明 代码 参考资料 色彩空间简介 色彩是人的眼睛对于不同频率的光线的不同感受，色彩既是客观存在的（不同频率的光）又是主观感知的，有认识差异。所以人类对于色彩的认识经历了极为漫长的过程，直到...
计算机视觉——Python OpenCV BGR转HSV
知来者逆的博客
04-09 1954
这里将介绍如何使用 OpenCV 与 Python 来作彩色影像转HSV(RGB to HSV 或 BGR to HSV)，在写 Python 影像处理程序时常会用到 OpenCV cvtColor 作颜色空间转换的功能，接下来介绍怎么使用 Python 搭配 OpenCV 模块来进行 RGB/BGR 转 HSV 彩色转HSV空间。饱和度(S)：色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，数值为0-100%。彩色转HSV常见的应用可能有物体检测，去背景处理(排除绿色的背景)，示例. 彩色影像转HSV。
python-opencv 的目标跟踪软件_opencv python BGR2HSV/目标跟踪
weixin_29138345的博客
02-03 349
1变换颜色空间opencv有150多种颜色空间转换方法，目前我们只研究两种最广泛使用的方法：BGR↔Gray和BGR↔HSVcv2.cvtColor(input_image，flag)，其中flag确定转换类型.BGR → Gray：flags = cv2.COLOR_BGR2GRAYBGR → HSV：flags = cv2.COLOR_BGR2HSVNOTE：对于HSV，色调范围是[0,1...
OpenCV__Python颜色空间RGB和HSV_教程7
chencaw的专栏
11-16 785
1、颜色空间有很多种，基础知识下次有空我补上 主要的颜色空间有RGB，HSV，HSI，LAB，YUV，YCrCb 典型的颜色空间转换代码如下 #引入opencv模块 import cv2 as cv #引入numpy模块 import numpy as np #引入sys模块 import sys #颜色空间测试 def color_space_test(img): #转换为gray gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) cv
Python视觉处理（四）HSV处理
spw_1201的博客
10-22 2万+
很多时候，当图像中存在色彩时，我们用用RGB图像处理得不到想要的结果时，就可以把图像转化成HSV图像，再加以处理，这样处理起来获取方便了很多。当然，在特定的环境中，我们不知道HSV的范围，这个时候可以测试一下图像中想要凸显的物体的HSV的范围，再设定相应的阈值范围。 点击图像观察图像HSV值代码： import cv2 import numpy as np from matplotlib im
opencv-python——2（颜色分割（RGB、HSV）、读取摄像头和视频并保存）
qq_42025868的博客
03-14 1万+
前言 关于opencv读取图片等基本操作可以查看opencv-python基础操作汇总——1（读取、画线、平移，旋转缩放、翻转和裁剪等操作） 颜色分割（RGB） 可以通过cv2.split来分割RGB通道，再用cv2.merge来融合通道。 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure() image = cv2.imread('im0.png') plt.subplot(2,2,1) plt.imsho
opencv常用函数总结（二）
wuxulong123的博客
04-04 2244
opencv常用函数总结（二） ** 按位运算提取图像的一部分 这里要学的函数是 ** cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ** cv2.cvtColor()函数有两个参数(input_image,flag)第一个参数是imread读取的图像，flag为cv2.COLOR_BGR2GRAY为转为灰度，为cv2.COLOR_BGR2HSV是转为HSV。主...
识别红绿灯
m0_73638050的博客
12-04 1270
识别红绿灯
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