def rgb2hsv(r, g, b):     r, g, b = r/255.0, g/255.0, b/255.0     mx = max(r, g, b)     mn = min(r, g, b)     m = mx-mn     if mx == mn:         h = 0     elif mx == r:         if g >= b:             h = ((g-b)/m)*60         else:             h = ((g

原文地址:https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776 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,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出). H:  0 — 180 S:  0 — 255 V:  0 — 255 此处把部分红色归为紫色范围: 目前在计算机视觉领域存在着较多类型的颜色空间(color space).HSL和HSV是两种最常见

1.一般情况下HSV模型各分量的取值范围为:H为0到360°,S为0到100%,V为0到255.但是在OpenCV中在由RGB转换到HSV的过程中,发现HSV中H为0到180°,S为0到255,V为0到255.代码如下: IplImage* src = cvLoadImage("1.jpg",1); IplImage* imghsv = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3); cvCvtColor(src ,imghsv,CV_BGR2HSV);//BGR

本篇文章介绍EasyPR里新的定位功能:颜色定位与偏斜扭正.希望这篇文档可以帮助开发者与使用者更好的理解EasyPR的设计思想. 让我们先看一下示例图片,这幅图片中的车牌通过颜色的定位法进行定位并从偏斜的视角中扭正为正视角(请看右图的左上角). 图1 新版本的定位效果 下面内容会对这两个特性的实现过程展开具体的介绍.首先介绍颜色定位的原理,然后是偏斜扭正的实现细节. 由于本文较长,为方便读者,以下是本文的目录: 一.颜色定位 1.1起源 1.2方法 1.3不足与改善 二.偏斜扭正 2.1分析 2

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

基于meanshift的手势跟踪与电脑鼠标控制(手势交互系统) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一年多前开始接触计算机视觉这个领域的时候,年幼无知,倍感吃力.当年惶恐,从而盲从.挣扎了不少时日,感觉自己好像还是处于领域的门外汉一样,在理论与实践的鸿沟中无法挣脱,心里空落落的.在这种挥之不去的烦忧中,某个时候豁然开朗,觉得要看一个系统的代码了,看看别人是怎么写的,理论又是怎么用在实践上的.然后自己就瞄准了TLD这个被炒作地很火的跟踪算法.花了

代码参考于:https://github.com/rainyear/lolita/issues/8 简单的手势识别,基本思路是基于皮肤检测,皮肤的颜色在HSV颜色空间下与周围环境的区分度更高,从RGB转换到HSV颜色空间下针对皮肤颜色进行二值化,得到mask: def HSVBin(img): hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV) lower_skin = np.array([100,50,0]) upper_skin = np.array([125

安装opencv功能包: $ sudo apt-get install ros-indigo-version-opencv libopencv-dev python-opencv  检测指示线: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import rospy from sensor_msgs.msg import Image import cv2, cv_bridge import numpy from geometry_msgs.msg import Twi

像素运算 分为算术运算和逻辑运算 算术运算: 加减乘除 调节亮度 调整对比度 逻辑运算: 与或非 遮罩层控制 一:算术运算 import cv2 as cv import numpy as np def add_demo(m1,m2): dst = cv.add(m1,m2) cv.imshow("add_demo",dst) def subtract_demo(m1,m2): dst = cv.subtract(m1,m2) cv.imshow("subtract_demo

—— # -*- coding: utf-8 -* import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _ , frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([150,150,50]) upper_red = np.array([180,255,255]) dark_red = np.uint

# -*- coding: utf-8 -* import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _ , frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([150,150,50])#在此调参 upper_red = np.array([180,255,255]) dark_red = np.ui

主要代码参考https://blog.csdn.net/wzh191920/article/details/79589506 GitHub:https://github.com/yinghualuowu 我们发现有些图片根本就是胡乱定位的,原因在于预处理没有搞好而已,如果不想动预处理的代码的话,我们就换一个方法. 这是我找了很久的黄色和蓝色的大概范围 lower_blue = np.array([100, 110, 110]) upper_blue = np.array([130, 255, 2

整个项目源码:GitHub 引言 前面我们讲完交通标志的识别,现在我们开始尝试来实现交通信号灯的识别 接下来我们将按照自己的思路来实现并完善整个Project. 在这个项目中,我们使用HSV色彩空间来识别交通灯,可以改善及提高的地方: 可以采用Faster-RCNN或SSD来实现交通灯的识别 首先我们第一步是导入数据,并在RGB及HSV色彩空间可视化部分数据.这里的数据,我们采用MIT自动驾驶课程的图片, 总共三类:红绿黄,1187张图片,其中,723张红色交通灯图片,429张绿色交通灯图片,3

本文将结合实例代码,介绍 OpenCV 如何查找轮廓.获取边界框. 代码: contours.py OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓,需要以二值化图像作为输入.并指定些选项调用即可. 我们以下图作为示例: 二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像: 其使用预训练好的实例分割模型来生成的,脚本可见 detectron2_seg_threshold.py.模型检出结果,如下: 模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框.但其他模型会有只出预测掩

部分来自: https://wenku.baidu.com/view/eb2d600dbb68a98271fefadc.html http://blog.csdn.net/Taily_Duan/article/details/51506776 https://blog.wanghaoyu.cn/2016/01/07/rgb-hsv/ 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,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有

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:黄色为60°,青色为180°,品红为300°: 饱和度S:取值范围为0.0-1.0: 亮度V:取值

任务概述:将这张图片作为输入 , 然后抠出只有斑点的图片 灵感来源: 1. 黄色部分用绿色的掩盖掉得到图片B,然后A和B进行∩运算,相同的设置为0 2.统计单词的子母数,开辟一个26个元素的数组,进来一个字母在相应的地方++,类似hashmap 3.为什么要用Hue这个分量下手,因为这幅图就2个颜色,肯定会在2个地方突出来,然后中间的波谷 作为分隔点,其中一个突出来的部分置为0 4.Hue分量在[0,1]连续 变化 , 灰度值和R分量在[0,255]离散的变化,将[0,1]线性变化到[0,255

Atitit  从 RGB 到 HSL 或 HSV 的转换 1.1. 从 RGB 到 HSL 或 HSV 的转换公式与原理1 1.2. public static HSV RGB2HSV(Color clr) {2 1.3. 参考资料2   1.1. 从 RGB 到 HSL 或 HSV 的转换公式与原理 设 (r, g, b) 分别是一个颜色的红.绿和蓝坐标,它们的值是在 0 到 1 之间的实数.设 max 等价于 r, g 和 b 中的最大者.设 min 等于这些值中的最小者.要找到在 HSL

基本知识回顾: 计算机中的颜色Color,用RGB模式存储(用R.G.B三个分量表示颜色,每个分量的范围是0—255). 而计算机中的颜色除了用RGB模式表示以外,常见的还有HSV模式(或者是HSB.HSL模式) RGB模式: 用R.G.B三个分量表示颜色 R分量:红色(Red)分量,整数型,范围是[0,255] G分量:绿色(Green)分量,整数型,范围是[0,255] B分量:蓝色(Blue)分量,整数型,范围是[0,255] HSV模式: 用H.S.V三个分量表示颜色 H分量:色相(Hu

首先,进行非均匀量化,H,S,V三通道分别量化为16,4,4级,返回一个向量.量化依据如下表: function vec = getHsvHist(Image) [M,N,O] = size(Image); if O~= 3 error('3 components are needed for histogram'); end [h,s,v] = rgb2hsv(Image); H = h; S = s; V = v; h = h*360; %将hsv空间非等间隔量化: % h量化成16级: %

转载自缘佳荟的博客. 颜色通常用三个相对独立的属性来描述,三个独立变量综合作用,自然就构成一个空间坐标,这就是颜色空间.而颜色可以由不同的角度,用三个一组的不同属性加以描述,就产生了不同的颜色空间.但被描述的颜色对象本身是客观的,不同颜色空间只是从不同的角度去衡量同一个对象. 颜色空间按照基本结构可以分两大类:基色颜色空间和色.亮分离颜色空间.前者的典型是 RGB,还包括 CMY.CMYK.CIE XYZ 等:后者包括 YCC/YUV.Lab.以及一批“色相类颜色空间”.CIE XYZ 是定义一