python cv2 hsv数组，len()与 size字段的区别

最新推荐文章于 2025-05-11 12:41:11 发布
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分类专栏： udacity学城 Python CV
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/studyvcmfc/article/details/104482328
版权 
len(v)---------
600
len(v[0])---------
1100
v.size---------
660000
len(v_sum)---------
1100
机器视觉工程师如何进行色彩校正与白平衡
zhangzhechun_02的博客
05-05 33
色彩校正和白平衡是机器视觉系统中确保图像颜色准确性的重要步骤。白平衡方法灰世界假设法通过假设图像平均颜色为灰色来调整各通道增益完美反射体假设法通过找到最亮点作为白色参考来校正色卡参考法使用标准色卡作为参考进行精确校正色彩校正方法色彩转换矩阵通过线性变换调整颜色直方图均衡化增强对比度色彩平衡通过百分比裁剪优化色彩分布实际应用中的考虑因素光照条件对校正结果有显著影响不同算法适用于不同场景在工业应用中，通常需要结合多种方法以获得最佳效果。
用Python做了个不良图片识别系统(附源码)
python2021_的博客
06-10 804
本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片，会使用到PIL这个图像处理库，并且编写算法来划分图像的皮肤区域
关于HSV了解这些就够了，python-opencv获取图片精确hsv的值
m0_58859743的博客
11-13 4068
有时候想要获得一幅图片里面 某个物体的精确的hsv的值，需要怎么做呢？
python-opencv（cv2）实现获取图片某一个点的HSV值
w77775292的博客
03-27 1817
【代码】python-opencv（cv2）实现一个简易的获取图片某一点的HSV值。
Python----计算机视觉处理（Opencv：图片颜色识别：RGB颜色空间，HSV颜色空间，掩膜）
weixin_64110589的博客
03-17 1720
在图像处理中，最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间，是一种用于表 示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue），这三种 颜色通过不同强度的光的组合来创建其他颜色，广泛应用于我们的生活中，比如电视、电脑显示屏以及 上面实验中所介绍的RGB彩色图。RGB颜色模型基于笛卡尔坐标系，如下图所示，RGB原色值位于3个角上，二次色青色、红色和黄色位于 另外三个角上，黑色位于原点处，白色位于离原点最远的角上。
size和len
weixin_34361881的博客
03-03 465
size函数只能用于计算array，不能用于计算list，返回的是数组的元素个数 len函数既可以计算array，也可以计算list >>> a = np.array([1,2]) >>> len(a) 2 >>> a.size 2 >>> a = np.array([[1,2],[3,4]]) >>&
cv2 hsv颜色分量简单分析
rowangame的博客
01-03 531
cv2 bgr与hsv转换分析
2.opencv-python；cv2库；BGR图片转化为HSV图片
wzfafabga的博客
04-25 892
import cv2 #opencv读取的格式是BGR import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB %matplotlib inline # 读取，转换 img=cv2.imread('cat.jpg') hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 打开，停留，关闭 cv2.imshow("hsv", hsv) cv2.waitKey(0) cv2.destroyA.
毕业设计——python编写的车牌识别系统
最新发布
weixin_66547608的博客
05-11 1430
该代码实现了一个完整的车牌识别系统，主要基于OpenCV和SVM（支持向量机）技术。系统分为三个核心模块：车牌定位、字符分割和字符识别。首先，通过图像预处理（如高斯模糊、灰度转换、边缘检测等）提取车牌区域，接着使用轮廓检测和颜色信息精确定位车牌。然后，通过二值化处理和投影分析分割出单个字符。最后，利用预训练的SVM模型识别字符，分别处理中文省份字符和数字/字母。系统还包括图像读取、波峰检测、字符校正、HOG特征提取等辅助功能。整个流程从图像输入到车牌识别结果输出，涵盖了车牌识别的各个环节，并通过Tkinte
06、Python的文件、表格、绘图、视频处理
weixin_59198104的博客
09-18 1409
1.1.1使用 read()read()方法用于读取文件的所有内容并将其作为一个字符串返回。1.1.2使用 readline()readline()方法用于一次读取文件的一行。1.1.3使用 readlines()方法用于读取文件的所有行，并将它们作为一个字符串列表返回。注意：在使用print函数输出每一行时，我们使用了end=''参数来防止print函数在每一行的末尾再添加一个换行符，因为从文件中读取的每一行已经包含了换行符。
舌象分割中的特征提取与分析：Python与OpenCV的专业应用
![舌象分割中的特征提取与分析：Python与...随后详细讨论了使用Python与OpenCV环境进行图像预处理、分割技术的实现方法，包括阈值分割、区域生长、以及基于机器学习的方法。接着，文章深入分析了舌象的颜色、纹理和形
python+opencv准确识别魔方颜色（hsv纯手动调试）鼠标获取hsv
02-08
通过拍摄的魔方照片识别每个块的颜色并展示出来，手动调节hsv阈值处理，可以通过鼠标点击图像获取hsv值，可以手动更改阈值条件，通过draw函数把不符合面积阈值的轮廓去掉,欢迎讨论 https://download.youkuaiyun.com/download/qq_32107283/10950602之前这个程序有点小问题就不用看了 博客原文在这：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32107283/article/details/86774583
【python】opencv教程CV2模块——图片处理，HSV、色调、亮度调节
HelenLee
04-14 5209
opencv教程CV2模块——图片处理，HSV、色调、亮度调节 代码传送门： import cv2 img=cv2.imread('./imgg/1.jpeg', cv2.IMREAD_COLOR) # 打开文件 # 通过cv2.cvtColor把图像从BGR转换到HSV img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # H空间中，...
Python深度学习：OpenCV图像处理实战 HSV处理，图像旋转平移（读书笔记）
awaitxm的博客
01-29 1万+
Python深度学习：OpenCV图像处理实战 HSV处理，图像旋转平移（读书笔记）
Python cv2(OpenCV) 图像处理
weixin_52026996的博客
08-21 1324
OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效，由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
【python-opencv入门笔记】5 -HSV颜色模型
学习，是熵减的最有效途径。
07-18 3699
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。函数实现了BGR图到HSV图的转化，转换后的hsv图像素数组则都是hsv分量来表示了。的一种颜色模型，侧重于色彩表示，什么颜色、深浅度、明暗度。通过上面的工具代码也能发现我们使用了。而HSV模型，是针对。自己可以进行测试体验。...
python中使用opencv的HSV颜色空间提取物体
李昂的博客
03-05 1655
把PS中H的值除以2，S乘255，V乘255，可以得到对应的opencv的HSV值。S：saturation饱和度（0～100），形容颜色的深浅，如浅红、大红、深红。opencv中的HSV范围，H是0-180，S是0-255，V是0-255。PS中的HSV范围，H是0-360，S是0-1，V（B）是0-1。V：value色调（0～100），色彩的亮度。H：hue 色相（0～360），红绿蓝。但是HSV颜色空间却规定的是,H范围0。
python+opencv寻找图片或视频中颜色进行追踪之HSV颜色处理
AutotestProject
09-21 1283
cv2.cvtColor()用来进行颜色模型转换，参数 1 是要转换的图片，参数 2 是转换模式。
opencv教程CV2模块——图片处理，HSV、色调、亮度调节
热门推荐
GXQ的博客
11-11 1万+
参考：https://baike.baidu.com/item/HSV/547122?fr=aladdin 百度百科 参考：https://www.cnblogs.com/helenlee01/p/12707290.html 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）。 import cv2 img=
python cv2利用hsv改变图像亮度
10-10
在Python中，使用OpenCV（cv2库）处理图像时，如果你想通过Hue-Value（HSV）色彩空间来调整图像亮度，实际上是在调整值（V channel，代表颜色的亮度），而不是直接改变亮度。HSV空间中的V通道对应的是颜色的强度或亮度。 以下是一个简单的示例，说明如何通过增加或减少HSV空间中的V通道来提高或降低图像的整体亮度： ```python import cv2 import numpy as np def adjust_brightness(image_path, brightness_factor): # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) if img is None: print("无法加载图片") return # 转换到HSV颜色空间 hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 提取亮度分量（V通道） h, s, v = cv2.split(hsv_img) # 应用亮度调整 v = v * brightness_factor # 将调整后的亮度放回HSV图像中 hsv_img = cv2.merge((h, s, v)) # 再次转换回BGR颜色空间（因为OpenCV通常操作BGR图像） adjusted_img = cv2.cvtColor(hsv_img, cv2.COLOR_HSV2BGR) return adjusted_img # 示例：将图像亮度提高50% brightness_factor = 1.5 adjusted_image = adjust_brightness('input.jpg', brightness_factor) cv2.imwrite('output.jpg', adjusted_image) ```
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