OpenCV里的颜色空间】的更多相关文章

RGB三原色组合方式是最常用的 RGB色彩空间: R:红色分量 G:绿色分量 B:蓝色分量 HSV色彩空间: H - 色调(主波长). S - 饱和度(纯度/色调). V - 明度(强度). LAB色彩空间: L - 亮度(强度). A颜色分量从绿色到品红色的一种颜色成分. B颜色分量从蓝色到黄色. YCrCb色彩空间: Y - 伽马校正后从RGB获得的亮度或亮度分量. Cr = R - Y(距离Luma红色分量有多远). Cb = B - Y(来自Luma的蓝色组分有多远). 在OpenCV中…
改成: ); CvSeq * m_contour=; cvFindContours( &IPlImage(img), m_storage, &m_contour, ,)); //释放内存 cvReleaseMemStorage(&m_storage); Ps:vector元素的赋值要用push_back()函数,不能直接下标赋值(呜呜,之前这里失误过).但读取元素的时候可以直接用下标读取. 另外这是工作中的一个小bug msdn:https://msdn.microsoft.com…
cv::cvtColor()用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间的转换(目前常见的颜色空间均支持),并且在转换的过程中能够保证数据的类型不变,即转换后的图像的数据类型和位深与源图像一致. 具体调用形式如下: void cv::cvtColor( cv::InputArray src, // 输入序列 cv::OutputArray dst, // 输出序列 int code, // 颜色映射码 // 输出的通道数 (0='automatic') ); 其中,最后一个参数dstCn用于指定…
导包: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() def imread(image): image=cv2.imread(image) image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB) return image RGB当中每一个颜色都有256阶亮度,每一阶…
参考链接:https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7868877.html…
#include <string> #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; int main() { ; CvCapture* capture; capture=cvCreateCameraCapture(); // opencv调用摄像头的接口,初始化从摄像头中获取视频, ){ printf("无法捕获摄像头设备!\n\n"…
图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘. 直接上代码,函数简介都在代码注释中 //canny边缘检测 -(void)bianyuanjianceImage{ //图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘. UIImage *img1 = [UIImage imageNamed:"]; IplImage *pimage = [self…
1. Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny函数来识别边缘.Canny边缘检测算法有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用非最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("cann…
3.5.Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny边缘检测函数来识别边缘.它有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阀值去除 假阳性(false positive),最后还会分析出所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("canny.jp…
1.1彩色空间 颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,它具有色调.饱和度和亮度三个特性.物体的颜色不仅取决于物体本身,还与光源.周围环境的颜色,以及观察者的视觉系统有关 1.1.1颜色的基本特性 1.光与颜色 从根本上讲,光是人的视觉系统能够感知到的电磁波,其波长在380nm--780nm之间,正是这些电磁波使人产生了红.黄.蓝等颜色的感觉.光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ,其中λ是波长,当一束光的各种波长的能量大致相等时,我们称其为白光,否则称其为彩色光.若一束光中只包含…
1.1 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. 参考:https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776 为什么会选择 HSV 空间而不是 RGB 空间? 对于图像而…
本文的主题实际上是图像的颜色空间的转换,借助一个颜色选取程序来说明OpenCV中颜色转换函数的用法以及一些注意事项. 一.几种常见的颜色空间: RGB颜色空间:RGB采用加法混色法,因为它是描述各种“光”通过何种比例来产生颜色.光线从暗黑开始不断叠加 产生颜色.RGB描述的是红绿蓝三色光的数值.数字图像存储方面一般都是用RGB模式,值得注意的是OpenCV里三通道的存储顺序是BGR. HSV,HSI:这两个颜色格式都是根据人眼对颜色的区分来定义的格式,其中H(hue)表示色相,S(saturat…
(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(…
OpenCV里面用到了很多图像相关的数据结构,熟练掌握它们是学习图像的基础. 1.IplImage IplImage IplImage IPL 图像头 typedef struct _IplImage{int nSize; /* IplImage大小 */int ID; /* 版本 (=0)*/int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */int depth; /* 像素的位深度:…
CvPoint基于二维整形坐标轴的点typedef struct CvPoint{int x; /* X 坐标, 通常以 0 为基点 */int y; /* y 坐标,通常以 0 为基点 */}CvPoint;/* 构造函数 */inline CvPoint cvPoint( int x, int y );/* 从 CvPoint2D32f 类型转换得来 */inline CvPoint cvPointFrom32f( CvPoint2D32f point ); CvPoint基于二维整形坐标轴…
一.色彩空间的转换 代码如下: #色彩空间转换 import cv2 as cv def color_space_demo(img): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #RGB转换为GRAY #这里的生成的gray图是单通道的 cv.imshow("gray", gray) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) #RGB转换为HSV cv.imshow("hsv", h…
openCV主体分为5个模块: CV图像处理函数和计算机视觉算法: ML机器学习库,包含许多聚类和数据分析函数: HighGUI图像和视频的输入输出: [分成三部分:硬件部分--摄像机;文件部分--载入并保存图像文件;图形用户界面部分--打开窗口并且图像显示在窗口中(为窗口加入鼠标或键盘响应) ] CXCore一些基本数据结构和相关函数: CvAux一些被淘汰的算法和函数,或者一些新的实验性的算法和函数.(CVCAM摄像机接口) 细说HighGUI 1.创建窗口,载入.显示图像 cvNamedW…
//将HSV颜色空间值转换成RGB值,参考这里cv::Scalar HSV2RGB(const float h, const float s, const float v) { ); - h_i; - s); - f*s); - ( - f) * s); float r, g, b; switch (h_i) { : r = v; g = t; b = p; break; : r = q; g = v; b = p; break; : r = p; g = v; b = t; break; :…
http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,可读性较差,所以自己整理了一下,若需转载,请标明出处,谢谢! 一.学习cvtColor函数 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int cod…
我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,…
1. 关于OpenCV进阶之路 前段时间写过一些关于OpenCV基础知识方面的系列文章,主要内容是面向OpenCV初学者,介绍OpenCV中一些常用的函数的接口和调用方法,相关的内容在OpenCV的手册里都有更详细的解释,当时自己也是边学边写,权当为一种笔记的形式,所以难免有浅尝辄止的感觉,现在回头看来,很多地方描述上都存在不足,以后有时间,我会重新考虑每一篇文章,让成长系列对基础操作的介绍更加详细一些. OpenCV进阶之路相比于成长系列,不会有太多的基础函数的介绍,相对来说会更偏向于工程实践…
视频中包含的信息量要远远大于图片,对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流,而本质上视频是由一帧帧的图像组成,所以视频处理最终还是要归结于图像处理,但在视频处理中,有更多的时间维的信息可以利用.本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数. 一.视频帧的读取 OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture,下面我们说明一下类的几个重要的方法: 1,打开一段视频或默认的摄像头 有两种方法,一种是在定义类的时候,一种是用open()方法. VideoCapture captu…
特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris角点 角点是图像中最基本的一种关键点,它是由图像中一些几何结构的关节点构成,很多都是线条之间产生的交点.Harris角点是一类比较经典的角点类型,它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值.    (1)   (2) 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值.通过变换可以将上…
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用. 一.Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题.而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在…
数学形态学实际上可以理解为一种滤波行为,所以很多地方称它为形态学滤波.有了个这概念,我们就能更好的理解它.我们滤波中用的滤波器(kernel)在这里被称为结构元素,结构元素往往是由一个特殊的形状构成,如:线条.矩形.圆.菱形等.我们把结构元素的中心(Anchor Point)与图像上像素点对齐,然后结构元素覆盖的领域像素就是我们要分析的像素,我们定义一种操作就形成了一种形态学运算. 我们在这里不解释形态学操作的算法原理及它们的意义,有兴趣的可以参见相关数字图像处理方面的教材,或关注本博客,博主打…
一.工具篇 工欲善其事,必先利其器.学习OpenCV,肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库.在Windows平台下你可以选择Visual Studio.CodeBlock等,当然你也可以选择在Linux平台,用VI.codeBlock都是可以的.编程平台的选择看个人爱好以及项目的开发环境.然后是OpenCV库,你可以在这里下载到最新的版本:http://opencv.org/,最近的版本已经到了2.4.7,但是OpenCV2.0以上版本差别都不算太大.关于怎么安装OpenCV,本文就不再详说…
得到了杂乱无章的特征点后,要筛选出好的特征点,也就是good matches. BruteForceMatcher FlannBasedMatcher 两者的区别:http://yangshen998.iteye.com/blog/1311575 flann的含义:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/features2d/feature_flann_matcher/feature_flann_matcher.ht…
基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans…
在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系…
查找轮廓 轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindContours()处理的图像可以是从cvCanny()函数得到的有边缘像素的图像,或者是从cvThres…