各类色彩模型的转换

最新推荐文章于 2022-12-15 16:56:28 发布
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#色彩模型

博客介绍了各类色彩模型的转换，并提供了相关网址http://www.easyrgb.com/en/math.php ，聚焦于信息技术领域中色彩模型转换这一关键内容。
76、色彩模型详解：从基础概念到实际应用
ansible6ops的博客
11-11 10
本文详细解析了多种色彩模型的原理与应用，涵盖YUV、YIQ、YPbPr等模拟与分量视频模型，以及适用于数字视频的YCbCr模型和面向人眼感知的HSV、HLS等颜色模型。文章深入讲解了各模型的定义、转换公式及适用场景，并提供了从RGB到YCbCr的完整转换流程图。通过对比不同模型的特点，帮助读者在图像处理、视频编码与传输等实际应用中做出更合理的选择。
3--OpenCV:图像色彩模型转换
zjjaibc的博客
08-22 1420
opencv常见的色彩模型介绍
常用彩色模型及转换
☆下山☆的博客
10-01 2238
RGB彩色模型、CMY及CMYK彩色模型模型、HSI彩色模型
【图像处理】-018 彩色模型及其相互转换
freehawkzk的专栏
01-22 1298
【图像处理】-018 彩色模型及其相互转换 文章目录1 彩色模型1.1 RGB1.2 CMY和CMYK1.3 HSI2 色彩空间之间的相互转换2.1 RGB与HSI相互转换2.1.1 RGB转HSI2.1.2 HSI转RGB3 OpenCV中进行彩色模型转换 1 彩色模型   彩色模型(也称为彩色空间或彩色系统)的目的是在某些标准下通常可以接受的方式方便地对彩色加以描述。 1.1 RGB   在R...
RGB彩色空间的不同转换公式
林建华的专栏
08-30 4359
在做图像处理时，我们一般采用的是RGB空间，但是在某些特殊情况下，我们也会用到其他的颜色空间。本文主要介绍一些常见的颜色空间的概念和转换公式。颜色的实质是一种光波。它的存在是因为有三个实体：光线、被观察的对象以及观察者。人眼是把颜色当作由被观察对象吸收或者反射不同波长的光波形成的。例如，当在一个晴朗的日子里，我们看到阳光下的某物体呈现红色时，那是因为该物体吸收了其它波长的光，而把红色波长的光反射到
颜色模型之间的转换
Johnny的专栏
04-05 4998
    为了用计算机来表示和处理颜色，必须采用定量的方法来描述颜色，即建立颜色模型。目前广泛使用的颜色模型有三类：计算颜色模型、工业颜色模型、视觉颜色模型。计算颜色模型又称为色度学颜色模型，主要应用于纯理论研究和计算推导；工业颜色模型侧重于实际应用的实现技术；视觉颜色模型用于与人直接接口的颜色模型和控制。1、   计算颜色模型有CIE的RGB、XYZ、Luv、LCH、LAB、UCS、UVW。
易语言源码色彩转换_模块.7z
04-08
3. **其他色彩模型转换**：除了上述两种基本色彩模型，模块可能还包括HSV、HSL等色彩模型的转换。例如，HSV模型将颜色以角度和数值表示，更直观地反映了人眼对颜色的感知。 4. **色彩操作函数**：可能包含亮度调整...
色彩值转换器：项目中的实用工具
标题《色彩值转换器--实用工具》意味着这是一款用于将不同格式的色彩值进行转换的软件工具。...了解色彩模型、转换原理以及转换工具的实现，有助于用户更好地利用色彩值转换器来完成各类设计和开发工作。
基于OpenCV计算机视觉库的各类图像处理与视频分析小项目集合_包含人脸检测识别物体追踪图像滤镜边缘检测特征提取二维码识别手势识别运动检测背景分割色彩空间转换图.zip
08-13
本集合将介绍如何利用OpenCV库进行人脸检测、物体追踪、图像滤镜处理、边缘检测、特征提取、二维码识别、手势识别、运动检测、背景分割以及色彩空间转换等技术。 人脸检测是计算机视觉中的一项基础技术，它能够识别...
RGB与YCbCr色彩空间转换工具
`resource.h` 与各类对话框类（如`maindlg.h`、`aboutdlg.h`）说明程序具备GUI界面，允许用户加载图像、选择转换方向并查看结果；而`ColorConv.h`应定义了颜色转换类的核心接口，封装了转换逻辑，体现了良好的模块化...
图像处理--RGB与HSI颜色模型的转换方法介绍
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yangleo1987的博客
11-15 5万+
最近学习一篇刘华波写的文章《RGB 与HSI 颜色模型的转换方法对比研究》，在这里记录下学习笔记 RGB颜色空间 经过详细的实验结果验证，人眼中的600~700万个锥状细胞可分为3个主要的感知类别，分别对应于红色，绿色，蓝色。大约65%的 锥状细胞对红光敏感，33%对绿光敏感，只有2%对蓝光敏感(但是蓝色锥状细胞对蓝光更敏感)。   下图显示了人眼中的红色，绿色和蓝色锥
颜色模型转换公式
minger1202的专栏
07-04 2631
颜色模型转换公式 
为了用计算机来表示和处理颜色，必须采用定量的方法来描述颜色，即建立颜色模型。目前广泛使用的颜色模型有三类：计算颜色模型、工业颜色模型、视觉颜色模型。计算颜色模型又称为色度学颜色模型，主要应用于纯理论研究和计算推导；工业颜色模型侧重于实际应用的实现技术；视觉颜色模型用于与人直接接口的颜色模型和控制。
 1、计算颜色模型有CIE的RGB、XYZ、Luv、LCH、LAB、UCS、
详解色彩模型、色域以及颜色空间转换
weixin_42194879的博客
12-15 5304
详解色彩模型、色域以及颜色空间转换（附代码）
各种彩色模型转换的方法
土豆洋芋山药蛋的博客
12-10 1454
1. R’G’B’ Y’CbCr 之间的转换 其中矩阵A和矩阵B的会以为选择的不同而不同，常见的两种选择方式有Use conversion specified by和Scanning standard两种参数 2. R’G’B’ 转化为强度3. RGB和HSV的转化RGB转化为HSV，其中MAX和MIN代表每一个像素中RGB中的最大值和最小值 HSV转化为RGB 4.RGB和XYZ的转
【计算机视觉（二）】常用颜色空间及其转换
人工智障的博客
07-09 1万+
前情提要 在【计算机视觉（一）图像数据表示】中，我介绍了RGB和灰度两种颜色空间，并且介绍了像素的概念以及在程序上如何访问。 本期内容 接下来介绍从RGB到灰度的转换，以及两种我常用的颜色空间HSV和二值空间（严格来说属于灰度，只是只有0和255两个值）。 一、RGB转灰度 假如先不谈原理，RGB转灰度你会怎么做？先从我们知道的信息入手，RGB是三通道的，灰度只有一个通道，很自然...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
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无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
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【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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