颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征.它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,而并不关心每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的对象或物体.颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像. OpenCV对颜色直方图进行统计的代码如下所示,在图像检索,镜头分割等领域使用的还是比较多的. #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace std;    

android 平台 opencv 实现颜色识别代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-40682-1-1.htmlopencv的颜色识别简单实现的代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-39765-1-1.html更多OpenCV源码免费下载:http://www.eyesourcecode.com/forum-OpenCV-1.html

本笔记重点记录OpenCV中的颜色转换和利用色彩空间的特性进行皮肤检测 颜色转换 实现原理 之所以要引入色调/饱和度/亮度的色彩空间概念,是因为人们喜欢凭直觉分辨各种颜色,而它与这种方式吻合.实际上,人类更喜欢用色彩.彩度.亮度等直观的属性来描述颜色,而大多 数直觉色彩空间正是基于这三个属性. 色调(hue)表示主色,我们使用的颜色名称(例如绿色. 黄色和红色)就对应了不同的色调值: 饱和度(saturation)表示颜色的鲜艳程度,柔和的颜色饱 和度较低,而彩虹的颜色饱和度就很高 亮度(bri

//颜色空间缩减 //src:源图片 //dst:目标图片 //divideWith:缩减宽度 void ColorSpaceReduction(Mat src,int divideWith,Mat& dst) { //创建查询用的表 uchar table[]; ; i < ; ++i) table[i] = divideWith * (i / divideWith); //创建mat型用于LUT函数查表 Mat lookUpTable(, , CV_8U); uchar* p = loo

这是基于颜色识别的物体追踪 不废话 直接看代码 这是Opencv3的代码 //---------------------------------[头文件.命名空间包含部分]---------------------------- // 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间 //------------------------------------------------------------------------------------------------- #include "op

#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp" using namespace std;

#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp" using namespace std;

# -*- 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

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.)              Opencv实现粒子滤波算法            摘要 本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的

reference: https://docs.opencv.org/4.1.2/ 基本使用 1.图片和视频,读写(2,8) 2.OpenCV基本数据类型(3) 3.OpenCV大型数据类型及操作:图像,数组(4,5) 4.绘图和注释(6) 重要理论 1.SVD分解(7) 2.滤波和卷积(10) 阈值 平滑(中值.高斯.双边滤波) 导数,梯度,拉普拉斯变换 图像形态学:膨胀,腐蚀 卷积 3.图像变换(11) 拉伸.收缩.扭曲.旋转 映射 图像修复,去噪 直方图均衡化 4.图像分析(12) 离散傅

早上用百度搜了一下“颜色识别”,多少有了一点大致的概念,还是老办法,动手做,多实验,往前走,还请各位老师多多指点. OpenCV(百度百科)是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,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.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度

一.颜色矩公式 一阶颜色矩——均值,反映图像明暗程度 二阶颜色矩 ——标准差,反映图像颜色分布范围 三阶颜色矩 ——方差,反映图像颜色分布对称性 二.方法一: firstMoment = mean(mean(tmpImage)); % 一阶颜色矩 difference = tmpImage(:,:,m) - firstMoment(1,1,m); %差分颜色矩 secondMoment = sqrt(mean(mean(difference.*difference))); % 二阶颜色矩 thi

渐变(Gradient)是美学中一条重要的形式美法则,与其相对应的是突变.形状.大小.位置.方向.色彩等视觉因素都可以进行渐变.在色彩中,色相.明度.纯度也都可以产生渐变效果,并会表现出具有丰富层次的美感.本文主要讲述两种颜色RGB数值的渐变算法. 已知:A=50,B=200,A.B之间平均分成3份(Step=3),求每份的数值(StepN)分别是多少. 公式:Gradient = A + (B-A) / Step * N 注]编程时为了提高效率避免浮点运算,往往把除法放在最后面,这样公式就成了

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:

Color.js是一个能加强前端开发中对颜色处理的第三方库. 假设你已经基本了解色彩通道.色彩空间.色相.饱和度.亮度.不透明度等概念.当然了,毕竟前端算是半只脚踏进设计领域了,相信这些概念难不到你. 轻松管理颜色--color.js库 Color.js为前端开发者提供了一个简单的颜色管理的API.使用Color.js,你可以创建一个Color对象来方便的进行一系列的颜色操作,如格式转换.获取单一通道值等,而不用管具体的颜色模型以及相应的转换关系. 使用方式: <script src="h

实验目的: 使用stm32驱动OV7725摄像头进行图像实时采集,在tft屏幕上实时显示并识别图像中的特定颜色,在颜色的周围画上框. 实验现象: 我的工程代码链接: http://download.csdn.net/detail/hongbin_xu/9749105 程序移植自阿莫论坛某位大神的程序. 链接:http://www.amobbs.com/thread-5499408-1-1.html?_dsign=85056954 实现原理: 将摄像头的数据读出写入tft屏,读取tft屏幕上的像素

往逝之因 不要低头,皇冠会掉...  可你又没有皇冠 Color.js 增强你对颜色的控制 阅读目录 轻松管理颜色--color.js库 使用color.js Accessor Methods 你该知道的设计学知识 Color Methods Conversion and Construction Color.js是一个能加强前端开发中对颜色处理的第三方库. 假设你已经基本了解色彩通道.色彩空间.色相.饱和度.亮度.不透明度等概念.当然了,毕竟前端算是半只脚踏进设计领域了,相信这些概念难不到你.