OpenCV中HSV颜色空间

最新推荐文章于 2025-07-23 20:26:53 发布
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分类专栏： 图像处理 C++ 文章标签： opencv 图像算法 HSV颜色空间
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/skelking/article/details/43197889
这篇博客探讨了OpenCV中BGR到HSV颜色空间转换的过程，详细解析了`CV_BGR2HSV`和`CV_BGR2HSV_FULL`的区别。文章指出，前者将H通道值压缩到0-180，后者则保持0-255的范围。HSV颜色模型标准取值为H:0-360, S:0-1, V:0-1。通过`CV_BGR2HSV`转换后的S和V需要除以255以得到标准比例。示例代码展示了如何在OpenCV中进行RGB到HSV再到RGB的转换，并验证转换的准确性。" 128260538,7540851,CANoe自动化测试配置方式：CAPL编程实践,"['汽车电子', 'MCU', '测试自动化', '网络通信', '软件开发']

opencv中实现BGR颜色空间想HSV颜色空间转换的是cvCvtColor

H通道的值范围为： 0-180

S： 0-255

V：0-255


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 0-360 ，所以利用opencv转换之后得到的H的范围为 0-180

而  

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OpenCV中的HSV颜色空间
MwgmPhilosophy的博客
09-17 488
在OpenCV中，我们可以通过将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间来实现对图像的颜色分析和处理。在上面的代码中，我们首先使用cv2.imread()函数读取一张图像，然后使用cv2.cvtColor()函数将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。例如，我们可以通过增加H的值来改变图像中的色调，通过增加S的值来增加图像的饱和度，通过增加V的值来增加图像的亮度。除了颜色空间转换，OpenCV还提供了许多函数和工具，可用于在HSV颜色空间下进行图像分割、颜色过滤、颜色检测等操作。
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 4695
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学习笔记---hsv颜色空间
dancing_night的专栏
05-23 7377
1. RGB模型。 三维坐标： 原点到白色顶点的中轴线是灰度线，r、g、b三分量相等，强度可以由三分量的向量表示。 用RGB来理解色彩、深浅、明暗变化： 色彩变化： 三个坐标轴RGB最大分量顶点与黄紫青YMC色顶点的连线 深浅变化：RGB顶点和CMY顶点到原点和白色顶点的中轴线的距离 明暗变化：中轴线的点的位置，到原点，就偏暗，到白色顶点就偏亮
OpenCV图像预处理（一）
最新发布
2302_80945043的博客
07-23 1101
本文介绍了图像处理中两种主要的颜色空间（RGB和HSV）及其转换方法。RGB颜色空间适用于显示设备，但不利于颜色调节；HSV颜色空间更符合人眼感知，便于颜色检测和调节。文章详细讲解了三种颜色加法操作：cv.add()、numpy直接相加（不推荐）和加权加法。重点阐述了颜色空间转换API（cv.cvtColor）和三种灰度化处理方法：最大值法、平均值法和权重法，通过代码示例展示了如何实现图像灰度处理。这些方法在图像处理中应用广泛，能够简化图像数据，提高处理效率。
OpenCV机器视觉-HSV颜色模型
A
05-17 1万+
HSV颜色模型 HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由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)。 这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V） 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，
OpenCV颜色空间——HSV颜色空间
我们的时光！
06-25 1978
HSV颜色空间HSV颜色空间和HLS颜色空间类似，这三个分量的数字化的取值范围一般为：,,颜色模型如下：调节S分量观察效果：#include #include #include using namespace cv; #include using namespace std; //颜色显示 Mat colorMap; //H的取值范围[0,360] int H = 180; int MAX_H =
【OpenCV】颜色空间（HSV）
专注上位机开发、机器视觉、机器学习、嵌入式软硬件开发
12-04 8079
Hue (色调)：表示颜色的种类，例如红色、绿色或蓝色。它是基于色相环定义的，范围通常为0到360度。0度对应红色，120度对应绿色，240度对应蓝色。其他颜色则分布在这些主要颜色之间。Saturation (饱和度)：表示颜色的纯度或强度，即颜色中包含多少白色成分。饱和度值越高，颜色越鲜艳；反之，饱和度低则颜色显得苍白。其取值范围一般是从0到1或者0%到100%，其中0意味着灰色调，而最大值代表完全饱和的颜色。Value (亮度/明度)：反映了颜色的明亮程度，也就是颜色中包含了多少黑色成分。
cv-recon:使用OpenCV查找HSV色彩空间边界
04-11
查找HSV色彩空间边界或使用OpenCV加载边界 用法 样本模式可让您定位颜色并将其保存在日志文件夹中python3 webcam_colorspace.py 加载HSV色彩空间 python3 webcam_colorspace.py logs/your-sample.log 依存关系 sudo...
opencv颜色识别python_opencv使用HSV颜色空间实现颜色识别
weixin_39516865的博客
11-26 3137
一、颜色空间介绍RGB 颜色空间是大家最熟悉的颜色空间，即三基色空间，任何一种颜色都可以由该三种 颜色混合而成。然而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，HSV(色调 Hue,饱和度 Saturation,亮度 Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型。为什么会选择 HSV 空间而不是 RGB 空间? 对于图像而言，识别相应的颜色在 RGB 空间...
OpenCV---HSV颜色空间介绍
Vaccae的博客
02-15 2258
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...
opencv HSV色彩空间 追踪特定颜色
凉_白开的博客
12-01 3077
opencv HSV色彩空间 追踪特定颜色
opencv颜色识别代码（赠：各颜色hsv空间分布图）
06-13
直接利用摄像头实时读取图片或者直接载入一张图片进行由RGB转成hsv颜色空间， //因为我们读取的是彩色图，直方图均衡化需要在HSV空间做，直方图均衡化，用于提高图像的质量。附有一张各颜色区阈值范围。
基于opencv的HSV对不同颜色小球分类
04-29
基于opencv，用HSV色彩空间和霍夫圆变换对不同颜色的小球进行检测，分割，识别后区分
【OpenCV 例程300篇】209. HSV 颜色空间的彩色图像分割
youcans的博客
06-24 1万+
HSV 模型在对指定颜色分割时非常有效。用 H 和 S 分量表示颜色距离，颜色距离指代表两种颜色之间的数值差异。对于不同的彩色区域，混合 H 与 S 变量，划定阈值，就可以进行简单的分割。 函数 inRange () 可以实现按颜色区域 [lowerb，upperb] 对图像进行二值分割 。 ............
OpenCV—HSV色彩空间基础知识
简简单单的学习笔记，致力于帮助更多前进路上的朋友~
06-21 3578
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。
OpenCV中HSV颜色模型及颜色分量范围
u013040887的博客
05-18 636
HSV颜色模型HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由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)。、这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。 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...
OPENCV C++ HSV 空间操作
wqc的博客
04-27 1178
标题 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { // Mat srcimage = imread("fiveExpereince_test_img.jpg"); Mat hsv;//HSV图 Mat srcimage = imread("test21.jpg"); imshow("sr
HSV颜色模型和OpenCV中的颜色分量范围介绍【建议收藏】
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努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
07-22 7万+
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opencv真货第二节
qq_40694323的博客
05-04 261
python+Opencv真货第二节 OpenCV基础知识和绘制图形 1.OpenCV的色彩空间 1）RGB和BGR 2).HSV,HSL和YUV 2.OpenCV的重要数据结构--Mat 1).Mat的组成 2).Mat拷贝 3).图像的分割与融合
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