上文向大家介绍了如何用最简单的RGB判据来初步提取火焰区域,现在我要给大家分享的是一种更加直观的判据--HSI判据. 为什么说HSI判据是更加直观的判据呢?老规矩,先介绍一下HSI色彩模型: HSI颜色模型用H.S.I三参数描述颜色特性,其中: H表示颜色的色调,它表示人的感官对不同颜色的感受,如红色.绿色.蓝色等,它也可表示一定范围的颜色,如暖色.冷色等. H的单位是°,代表与红轴的角度. S表示颜色的饱和度,纯光谱色是完全饱和的,加入白光会稀释饱和度.饱和度越大,颜色看起来就会越鲜艳. I对

使用OpencvSharp的InRange函数对图像进行RGB颜色的分割. using System; using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Extensions; using OpenCvSharp.XFeatures2D; using static OpenCvSharp.Cv2; namespace Mycv { public class cvGO { /// <summary> /// 分割颜色得到面积占比的大小 /// </summary&g

准备1:OpenCV常用图片转换技巧 在进行计算机视觉模型训练前,我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本,但是有些深度学习框架中的方法对图像的变换方式可能并不满足我们的需求,所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有很多帮助的. 图像通道分离 我们知道每个图像是由RGB三个颜色通道构成,所以我们可以使用split函数对原图像的三个通道进行分离: B, G, R = cv2.split(img) 进行通道分离的后,我们就可以在每个通道上独立的进行数值变换,变换完成后再来组合来生

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int minh,maxh,mins,maxs,minv,maxv; void helptext() { cout << "B——黑色\n"; cout << "H——灰色\n"; cout << "W——白色\n&q

最近在复习OPENCV的知识,学习caffe的深度神经网络,正好想起以前做过的车牌识别项目,可以拿出来研究下 以前的环境是VS2013和OpenCV2.4.9,感觉OpenCV2.4.9是个经典版本啊!不过要使用caffe模型的话,还是要最新的OpenCV3.3更合适! 一.车牌图片库 以前也是网上下的,如果找不到的小伙伴可以从我这儿下: 链接:http://pan.baidu.com/s/1hrQF92G 密码:43jl 里面有数字 “0-9”,字母“A-Z”的训练图片各50张. 测试车牌图片

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

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; Rect roi; Mat frame, mask; void processFrame(Mat &binary, Rect &rect); int main(int argc, char* argv) { VideoCapture capture();//打开摄像头 if (!captur

如图,这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度,所以需要对图像做过滤,只留下红色部分. 一开始的想法是分别找到RGB值,然后找到红色区域的部分保留就可以了,不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围,所以要把图片转化到HSV空间中去. 在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦. IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 ); cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV); opencv 的H范围是0~1

基于颜色跟踪 inRange过滤 形态学操作提取 轮廓查找 外接矩形获取 位置标定

static Scalar randomColor(int64 seed) { RNG rng(seed); int icolor = (unsigned)rng; return Scalar(icolor & 255, (icolor >> 8) & 255, (icolor >> 16) & 255); } 一种推荐的做法是,使用opencv自己的时间函数作为随机数的种子. cv::line(dst, cv::Point(x, y), cv::Point

前言 视频处理过程中,会用到对等长的视频进行处理,此时要对大视频进行分割. 实现步骤 1.批量读取视频集: 2.视频分割: 测试代码 1.批量读取视频集: /************************************************************************ * Copyright(c) 2017 AMY * All rights reserved. * * File: * Brief: * Version: 1.0 * Author: * Email

上文跟大家分享了在做火焰检测中常用到的图像预处理方法,从这一篇博文开始,我将向大家介绍如何一步一步地检测出火焰区域.火焰提取要用 到很多判据,今天我要向大家介绍的是最简单的但是很有效的判据--RGB判据. 在介绍这个判据之前,博主首先给大家简单介绍一下RGB模型.根据三基色原理,用基色光单位来表示光的量,则在RGB颜色空间,任意色光F都可 以用R.G.B三色不同分量的相加混合而成: F=r[R]+g[G]+b[B] 当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光:当三基色分量都为k(最强)时混合为白.

语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2

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

分水岭算法 将图像中的边缘转化成“山脉”,将均匀区域转化为“山谷” 分水岭算法首先计算灰度图像的梯度,这对山谷或没有纹理的盆地(亮度值低的点)的形成有效,也对山头或图像中没有主导线段的山脉(山脊对应的边缘)的形成有效.然后开始从用户指定点或算法得到的点开始“灌注”盆地知道这些区域连在一起.基于这样产生的标记就可以把区域合并到一起,合并后的区域又通过聚集的方式进行分割,好像图像被“填充”起来. cvWatershed 用 Inpainting 修补图像 利用这些已经被破坏区域的边缘的颜色和结构,繁

背景分割器BackgroundSubtractor是专门用来视频分析的,会对视频中的每一帧进行"学习",比较,计算阴影,排除检测图像的阴影区域,按照时间推移的方法提高运动分析的结果.而且BackgroundSubtractor不仅可以用于背景分割,而且还可以提高背景检测的效果.在opencv中有三种分割器:KNN,MOG2,GMG. 通过mog2实现 import numpy as np import cv2 cap=cv2.VideoCapture(1) mog = cv2.crea

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

opencv识别二维码:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/77348170 opencv视频:http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=259029 基于opencv2实现证件照换背景(从蓝色到红色):http://blog.csdn.net/jiang111_111shan/article/details/46272429 怎么检测图片中的高光(镜面反射)部分的位置:h

加载图像:imread 函数 Mat imread(const string& filename, int flags = 1): filename:需要载入的图像的路径名. flags:加载图像的颜色类型,默认值为 1.flags = 1(IMREAD_COLOR):返回一个 BGR 类型的三通道彩色图像:flags = 0(IMREAD_GRAYSCALE):返回灰度图像:flags = -1(IMREAD_UNCHANGED):返回包含 Alpha 通道的加载图像. Mat src_1 =

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 准备:图像转数组,数组转图像 将RGB图像转换为一维数组的代码如下: # 图像二维像素转换为一维 img = cv2.imread(filename=img_path) data = img.reshape((-1, 3)) data = np.float32(data) print(img.shape