HSV 颜色空间研究及映射

最新推荐文章于 2025-01-17 12:45:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-17 12:45:00 发布 · 1.9k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

因工作需要，研究一下HSV空间对应颜色取值范围

原理介绍

HSV空间
Hue,Saturation,Value

H：色调，取值0-180，主要调节颜色
S：饱和度，取值0-255，调节颜色饱和度，255饱和度好，0饱和度差
V：亮度，取值0-255，调节颜色亮度，255亮度好，0->黑色

网上的映射表
###### 测试代码 
import numpy as np
import cv2

image = 255
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
HSV色域增强在yolov5上实现细节
浩瀚之水的专栏
07-10 287
摘要： HSV色域增强通过调节色调(H)、饱和度(S)、明度(V)模拟光照变化，提升目标检测模型的鲁棒性。核心原理包括：色调偏移（±15°）降低颜色过拟合，饱和度调整（±30%）增强光照适应力，明度变化（±40%）优化低光检测。实验显示，合理配置可提升COCO数据集mAP@0.5约1.8-2.5%。YOLOv5实现中，明度调整幅度最大，交通场景需限制色调偏移保护信号灯颜色。
图像处理之HSV颜色空间
最新发布
mickey2007的博客
01-25 2560
在图像处理中使用较多的是 HSV 颜色空间，它比 RGB 更接近人们对彩色的感知经验。非常直观地表达颜色的色调、鲜艳程度和明暗程度，方便进行颜色的对比。         在 HSV 颜色空间下，比 RGB 更容易跟踪某种颜色的物体，常用于分割指定颜色的物体。
图像处理-HSV彩色模型
weixin_51487248的博客
05-28 902
将亮度信息从彩色中 分解出来，而色调和饱和度与人类感知相对应，在图像增强算法如均衡化算法中，用途就明显了。例如，如果对RGB三个通道都用上增强算法，那么人对图像的色彩感知就变坏了。中，一种纯色的亮度等于白色的亮度，因此亮度不变，饱和度下降，色度变成粉红色。在一束红色光里面添加白光，则光束的色度如何？---色调 (Hue)、饱和度(Saturation)、，效果就与期望相近。
色彩空间之HSV空间
m0_73804526的博客
09-25 3598
HSV 空间HSV 空间最直观了解一个彩色空间的方法就是了解其通道数，以及每个通道代表什么，还有每个通道的取值为多少，了解之后对于不同空间的转换就能理解并且自己实现一些功能。
四、OpenCV颜色空间——HSV颜色模型
热门推荐
qq_34440409的博客
09-30 2万+
该章节主要介绍两种颜色空间RGB与HSV，HSV将作为我们主要使用的颜色空间。 RGB： 在计算机体系中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，主要是易于实现RGB三原色的组合表达各种颜色方便屏幕显示。学过物理的我们应该知道，可见光谱是连续的，而三原色RGB混合能形成其他的颜色，并不是说物理上其他颜色的光是由三原色的光混合形成的，每种单色光都有自己独特的光谱，如黄光是一种单色光，但红色与绿色混合能形成黄色，原因是人的感官系统所致，因为人眼感光细胞就是由红绿蓝三种感光细胞
HSV颜色空间
杨善锦技术专栏
12-12 4086
函数用于在图像中提取指定范围内的像素。它根据给定的下限和上限阈值创建一个掩码（mask），掩码中像素值在指定范围内的位置为255（白色，表示满足条件），其他位置为0（黑色，表示不满足条件）。替换为你自己的图像路径。同时，颜色范围的设定可能需要根据具体的图像和提取目标进行调整。的取值范围是0 - 255。请注意，在实际应用中，你需要将。设RGB颜色空间中的颜色值为。
python下对hsv颜色空间进行量化操作
09-16
本篇内容主要探讨如何在Python环境下对HSV颜色空间进行量化处理，这对于颜色特征的提取和图像分析至关重要。 HSV（Hue, Saturation, Value）颜色模型比RGB模型更加符合人类视觉感知，因为它将颜色分解为色调（H）、...
基于HSV空间的红外偏振图像改进融合算法 (2014年)
05-26
研究了偏振产生的原理和基于标准HSV颜色空间的偏振融合，并根据红外偏振图像对比度较强、强度较弱的特点改进了HSV融合算法，利用原始偏振图像的灰度均值和极值进行图像强度修正，计算融合权重，进行偏振图像融合，...
HSV
YZXnuaa的博客
02-01 1361
色调H 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300°； 饱和度S 饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成
hsv模式下调整亮度和色调的c#简单例子
10-15
实现了hsv与rgb模式的相互转换的算法，并且在此基础上实现了通过调整颜色的色调或者亮度动态创建图片和图片颜色的渐变。
HSV图像查看器
01-06
1、这是一款HSV图像查看器； 2、内置6个滑动条，可以调整H、S、V滑动条，查看相应ROI变化。
matlab实现的非等间隔量化的HSV（颜色特征）
11-10
matlab实现的等间隔量化的HSV（颜色特征）
HSV空间--彩色图像分割
09-16
Matlab代码，RGB空间需要先转换为灰度函数，这样会丢失图像的色彩信息。而在HSV空间则可以充分利用图像的颜色的显著特点
HSV空间颜色量化
03-18
RGB空间转化为HSV空间，再将HSV空间的颜色重新量化
HSV值在opencv中的映射关系
William Valentine
06-09 1675
cv在把RGB空间转换为HSV和CIE（Lab）空间之前先把RGB的值转换到0～1。 然后，对于HSV： On output 0≤V≤1, 0≤S≤1, 0≤H≤360. The values are then converted to the destination data type: 8-bit images: V  16-bit images (curren
通过HSV空间颜色转换进行汽车车身颜色判断
quantam的博客
07-06 869
目前，有很多对车的颜色进行识别的，传统的基于颜色空间的，以及目前较为火的机器学习、深度学习等方法，深度学习准确度高，但是需要进行训练，存储权重文件等，传统办法就较为简单，几十行代码就解决了。 汽车车身颜色判断定义函数和识别方法如下： import numpy as np import collections import cv2 #定义字典存放颜色分量上下限 #例如：{颜色: [min分量, max分量]} #{'red': [array([160, 43, 46]), array([179, 255,
图像处理中常用的彩色模型
可为测控的机器视觉专栏
01-17 1262
从视觉感知的均匀的角度，人所感知到的两个颜色之间的距离应该与这两个颜色在表达它们的颜色空间中的距离月成比例越好。RGB颜色空间的主要缺点是不直观，从R、G、B的值中很难知道该值所代表颜色的认知属性，因此RGB颜色空间不符合人对颜色的感知心理。另外，RGB颜色空间是最不均匀的颜色空间之一，两种颜色之间的知觉差异不能采用该颜色空间中两个颜色点之间的距离来表示。面向硬件设备的彩色模型与人的视觉感知有一定的差距且使用时不太方便，如给定一个彩色图像，人眼很难判定其中的RGB分量，这是面向视觉感知的彩色模型比较方便。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值