参考: 图片处理:颜色矩阵和坐标变换矩阵 Egret-滤镜 之前面试有问到如何改变图片的颜色.貌似之前做Flash的时候做过,做Egret后没有此类需求,所以一直没有研究过. 现在来弄一弄如何改变图片的颜色. 目录 一 图片像素的颜色值 二 滤镜 三 颜色矩阵 四 应用场景 一 图片像素的颜色值 创建一个位图,并打印位图的颜色值 let bm:egret.Bitmap = new egret.Bitmap(); bm.texture = RES.getRes("preload_start_png

原文地址:http://www.cnblogs.com/menlsh/archive/2013/02/03/2890888.html 在Android中,对图像进行颜色方面的处理,如黑白老照片.泛黄旧照片.高对比度.低饱和度等效果,都可以通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现. 1.颜色矩阵(ColorMatrix)介绍 颜色矩阵M是一个5*4的矩阵,如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,

颜色矩阵原理 色彩的三要素 1.色相.色相通俗的说就是"颜色",色相的改变就是颜色的改变,色相的调节伴随着红橙黄绿蓝紫的变化. 2.亮度.明度通俗的说就是"光照度",明度的改变就是光照在物体上带来的改变,明度的调节伴随着越高,光越强,越泛白(就像过曝一样,往白色上偏离):越低,光越弱,越往黑里偏 3.饱和度.饱和度通俗的说就是"色彩的纯度",饱和度的改变会影响颜色的鲜艳程度,以红色为例子,越高,越接近红色,越低则越接近灰色(黑白) 在编程中有时候

矩阵和图像的操作 (1)cvCalcCovarMatrix函数 其结构 void cvCalcCovarMatrix(计算给定点的均值和协方差矩阵 const CvArr** vects,//给定向量 int count,//给定向量的组数 CvArr* cov_mat,//结果矩阵 CvArr* avg,//依据flag得到结果 int flags//标记位 ); 标记位參数值极其意义 标志參数的详细标志值 意义 CV_COVAR_NORMAL 计算均值和协方差 CV_COVAR__SCRAM

矩阵和图像的操作 (1)cvSetIdentity函数 其结构 void cvSetIdentity(//将矩阵行与列相等的元素置为1.其余元素置为0 CvArr* arr//目标矩阵 ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; int main() { double a[3][3] = { {

1.图像转换为矩阵 matrix = numpy.asarray(image) Help on function asarray in module numpy.core.numeric: asarray(a, dtype=None, order=None) Convert the input to an array. Parameters ---------- a : array_like Input data, in any form that can be converted to an

矩阵和图像的操作 (1)cvAnd函数 其结构 void cvAnd( //将src1和src2按像素点取"位与运算" const CvArr* src1,//第一个矩阵 const CvArr* src2,//第二个矩阵 CvArr* dst,//结果矩阵 const CvArr* mask = NULL;//矩阵经行像素点与的"开关" ); 程序实例 #include <cv.h> #include <highgui.h> #includ

##名称:分离颜色通道&多通道图像混合 ##平台:QT5.7.1+OpenCV3.2.0 ##时间:2017年12月11日 /***************创建QT控制台程序*******************/ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgp

矩阵和图像的操作 (1)cvAbs,cvAbsdiff,cvAbsDiffS 它们的结构为: void cvAbs( //取src中元素的绝对值,写到dst中 const CvArr* src, const dst ); void cvAbsDiff( //src1减去src2的差的绝对值存入dst const CvArr* src1, const CvArr* src2, const dst ); void cvAbsDiffs( //src中每一个元素减去value存入dst中 const

矩阵和图像的操作 (1)cvInRange函数 其结构 void cvInRange(//提取图像中在阈值中间的部分 const CvArr* src,//目标图像 const CvArr* lower,//阈值下限 const CvArr* upper,//阈值上限 CvArr* dst//结果图像 ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <iostream

矩阵和图像的操作 (1)cvCrossProduct函数 其结构 void cvCrossProdust(//计算两个三维向量的叉积 const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; int main()

任务刚刚做完,就迫不及待的来写写在OpenCV中常见的几类数据类型: 在使用OpenCV时我们时常会碰到IplImage这个数据类型,IplImage就是我们通常说的“图像”进行编码的基本结构,这些图像可能是灰度,彩色,四通道的,其中每个通道可以包含任意的整数或者浮点数.因此,该类型比常见易于理解,比三通道的RGB彩色图像更为通用(这与计算机的取值有关). 虽然OpenCV是由C语言实现的,但是它使用的结构体也是遵循面向对象的思想设计的.实际上,IplImage是由CvMat派生的,而CvMat

1.图像转换为矩阵 matrix = numpy.asarray(image) 2.矩阵转换为图像 image = Image.fromarray(matrix)

矩阵和图像的操作 (1)cvConvertScale函数 其结构: void cvConvertScale( //进行线性变换,将src乘scale加上shift保存到dst const CvArr* src,//原矩阵 CvArr* dst,//结果矩阵 double scale = 1.0,//因子 double shift = 0.0//加权 ); 实例程序 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h&g

cvAbs , cvAbsDiff , cvAbsDiffS cvAdd , cvAddS , cvAddWeighted(可添加权重) #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc,char** argv) { IplImage *s1,*s2; s1=cvLoadImage("wukong.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR); s2=cvLoadImage("test.

有很多函数有mask,代表掩码,如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算,mask要和矩阵/ROI/的大小相等.大多数函数支持ROI,如果图像ROI被设置,那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI,如果COI设置,只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算  void cvAnd(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, constCvArr* mask=NULL);//  void cvAndS(const CvArr* src,

利用OpenCV的矩阵操作实现图像的逆时针旋转90度操作 代码 Mat src = imread("C:\\Users\\fenggl\\Desktop\\测试.jpg",MREAD_UNCHANGED); imshow("原图", src); transpose(src, src); flip(src, src, ); imshow("逆时针旋转90度", src); 效果 解释说明 第一步:读入原图 Mat src = imread(&quo

现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像.对其主要通过HSI转换.分量色差等技术来提出目标. RGB分量灰度化: RGB可以分为R.G.B三分量.当R=G=B即为灰度图像,很多时候为了方便,会直接利用某个分量来进行灰度化,如下图所示: 上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白:同样地G分量草地较淡,B分量天空较淡.其他部分如灰黑色马路则相差不多.实际中,我们可以根据 需求有选择地选择分量. RGB分量差灰度化: 有时候我们的要求是从图像中提取某种颜色区域,那么最简单的方法就是采用RGB色差. 例

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> 1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---举个例子吧--比如说,如 如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张 灰度图片中有10000个像素点,它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对 应的就是CV_8 2--S|U|F--S--代表---sig

1.什么是ColorMatrix ColorMatrix是一个颜色矩阵,它定义了一个 4*5 的float[]类型的矩阵 颜色矩阵,而图像的 RGBA 值则存储在一个5*1的颜色分量矩阵C中 所以为了改变图像的显示效果,只需要改变 4*5 的颜色矩阵ColorMatrix,然后通过,即可得到新的图像显示矩阵