简介 LAB颜色空间在计算机视觉中经常被使用,知道L,A,B三个通道的取值范围有一定的意义. OpenCV获取LAB取值范围 下面是一段实验代码,用于获取LAB的取值范围. 基本思路是,排列组合所有RGB可能,然后转变成LAB,在所得LAB中求取最大最小值. #include <iostream> #include <vector> using namespace std; #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv

前一段时间实现了Reinhard颜色迁移算法,感觉挺有意思的,然后在代码上随意做了一些更改,有了一些发现,把Lab通道的a通道值改为127左右,可以将绿色改为黄色,而对其他颜色的改动非常小,因此可以将春天的场景变换到秋天去,这里是核心代码: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 image = cv2.imread('test.jpg') image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2LAB) image[:,:,1] = 12

虽然若干年前就看过了关于色彩空间的介绍,但是直到今天才自己动手写代码做这件事情.虽然网络上已经有很多现成的例子,但是一则仅仅适用于浮点型的数据,另一方面,在实现上也有一些尚可优化之处. 色彩模型除了最常见的RGB以外,还有HSB.YCbCr.XYZ.Lab等.HSB一般仅仅作为图像处理过程中的临时模式,YCbCr常常用于图像的压缩处理,而XYZ则严格按照人眼对光信号的敏感度进行分布. 这里将要稍作讨论的便是Lab模型.网络上诸多的介绍都说Lab是基于XYZ的,故人们一般也只能找到XYZ和Lab之

Reinhard颜色迁移算法的过程很简单,流程如下,细节部分见原文,题目为color transfer between images: 将参考图片和目标图片转换到LAB空间下 得到参考图片和目标图片的均值和标准差 对目标图片的每一个像素值,减去目标图像均值然后乘上参考图片和目标图片标准差的比值,再加上参考图像均值 将目标图片转换到RGB空间 将RGB图片转换到LAB空间很重要,因为LAB空间能降低三原色之间的相关性,如果不转换,结果会有很大的不同 # -*- coding: utf-8 -*-

之前做个设计,现在从事IT,脑子里面关于RGB,RGBA,CMY,CMYK,YUV,但是具体理论还是不扎实.若干年前之前写过<水煮RGB与CMYK色彩模型—色彩与光学相关物理理论浅叙><三色视者与四色视者身后的理论基础:色彩原理> 光学三原色与印刷三间色 光学的三原色: 红(Red).绿(Green).蓝(Blue) (RGB). 印刷的三原色: 青(Cyan).品红(Magenta).黄(Yellow) (CMYK) 印刷色是光照射在印刷物上, 然后折射到人眼的光的合成,所以印刷

Lab颜色空间是由CIE(国际照明委员会)制定的一种色彩模式.自然界中任何一点色都可以在Lab空间中表达出来,它的色彩空间比RGB空间还要大.另 外,这种模式是以数字化方式来描述人的视觉感应, 与设备无关,所以它弥补了RGB和CMYK模式必须依赖于设备色彩特性的不足. 由于Lab的色彩空间要比RGB模式和CMYK模式的色彩空间大.这就意味着,RGB.CMYK所能描述的色彩信息,在Lab颜色空间中都能得以影身寸. Lab颜色空间取坐标Lab,其中L亮度:a的正数代表红色,负端代表绿色:b的正数代表

工作日记之<修改用户表现有表空间> //user_tables可查询出当前登录用户的所有表,以及部分表信息,可以灵活运用于其他用途 //假设现有表空间TS1.TS2,需要迁移所有表空间TS1的表到TS2中,可使用以下语句(在pl sql中). SELECT 'ALTER TABLE ' || TABLE_NAME || ' MOVE TABLESPACE TS2;' FROM USER_TABLESWHERE TABLESPACE = 'TS1'; //也可以直接写sql语句 ALTER TA

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

ADOBE PHOTOSHOP 同义词 PS(位图图像处理软件Photoshop)一般指ADOBE PHOTOSHOP 本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 . Adobe Photoshop,简称“PS”,是由Adobe Systems开发和发行的图像处理软件. Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像.使用其众多的编修与绘图工具,可以有效地进行图片编辑工作.ps有很多功能,在图像.图形.文字.视频.出版等各方面都有涉及. 2003年,Adobe Photoshop

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

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

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

之前的文章行人计数.计次提到HOG特征这个概念,这两天看了一下原版的论文,了解了一下HOG特征的原理,并依据自己的理解将这种方法的流程写了下来,假设有不正确的地方欢迎指正. HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征的基本思想:The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of

一提到图片,我们就不得不从位图开始说起,位图图像(bitmap),也称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(图片元素)的单个点组成的.这些点可以进行不同的排列和染色以构成一副图片.当放大位图时,可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块. 我们常见的图片格式中JPG.PNG.GIF亦属于位图,所以它们的数据结构大致相同,只是每一种图片格式都有不同的压缩算法,不同的扫描方式,但是优化的方法都有一个共同点,都是围绕着每个像素颜色值来下手,那么我们具体该如何进行优化呢?下面我就借助马海祥博客的平台来给大家介

JPG.PNG和GIF图片的基本原理及优化方法 一提到图片,我们就不得不从位图开始说起,位图图像(bitmap),也称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(图片元素)的单个点组成的.这些点可以进行不同的排列和染色以构成一副图片.当放大位图时,可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块. 我们常见的图片格式中JPG.PNG.GIF亦属于位图,所以它们的数据结构大致相同,只是每一种图片格式都有不同的压缩算法,不同的扫描方式,但是优化的方法都有一个共同点,都是围绕着每个像素颜色值来下手,那么我们具体该如何进

四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 分类: 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient region detec显著性检测 laviewpbt  2014.8.3 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC

功能 专业测评 Photoshop的专长在于图像处理,而不是图形创作.图像处理是对已有的位图图像进行编辑加工处理以及运用一些特殊效果,其重点在于对图像的处理加工:图形创作软件是按照自己的构思创意,使用矢量图形等来设计图形. 平面设计 平面设计是Photoshop应用最为广泛的领域,无论是图书封面,还招帖.海报,这些平面印刷品通常都需要Photoshop软件对图像进行处理. 广告摄影 广告摄影作为一种对视觉要求非常严格的工作,其最终成品往往要经过Photoshop的修改才能得到满意的效果. 影像创

SILC算法详解 一.原理介绍 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤: 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K,K为预生成的超像素数量,即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围大小包含[(M*N)/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,

https://blog.csdn.net/cai13160674275/article/details/72991049?locationNum=7&fps=1 四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 上文讲了几种简单的方法,显著性检测就是把一幅图像中最吸引人注意的部分提取出来. 我用opencv重写了LC,AC,FT三种算法,代码和效果如下:   利用频谱来做的显著性提取的方式   1.,后面的方法其实大概都是基于这个实现的,代码样子差不多 LC思路就

//d3.scan /* 新的d3.scan方法对数组进行线性扫描,并根据指定的比较函数返回至少一个元素的索引. 这个方法有点类似于d3.min和d3.max. 而d3.scan可以得到极值的索引而不仅仅是计算极值. */ var a1 = [1,3,5,2,9]; var i = d3.scan(a1,function(a,b){ return b-a; // 返回最大值的索引, a-b; 返回最小值的索引 }); console.log(i); //4; //d3.ticks d3.tick

计算机视觉中的边缘检测   边缘检测是计算机视觉中最重要的概念之一.这是一个很直观的概念,在一个图像上运行图像检测应该只输出边缘,与素描比较相似.我的目标不仅是清晰地解释边缘检测是怎样工作的,同时也提供一个新而又容易的方法只需要最小工作来明显地提高边缘检测. 通过获得这些边缘,许多计算机算法才得以有可能实现,因为在一个场景中边缘包含着绝大部分(至少很多)的信息. 举个例子,我们都记得 Windows XP 的那个绿色小山坡和蓝色天空的背景. 当我们的大脑试图去理解这个场景时,我们知道这是草地,看