转自:http://outofmemory.cn/code-snippet/1002/Python-RGB-HSV-color-together-switch Python RGB 和HSV颜色相互转换 import math def hsv2rgb(h, s, v): h = float(h) s = float(s) v = float(v) h60 = h / 60.0 h60f = math.floor(h60) hi = int(h60f) % 6 f = h60 - h60f p =

直接通过python矩阵操作变换,简单高效 org_img = cv2.imread('cat.jpg') img = org_img[:, :, ::-1] 其中,[::-1] 表示顺序相反操作 ,如下面操作: a=[1,2,3,4,5] b=a[::-1] 输出:[5, 4, 3, 2, 1]

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst 参数说明: src - 原图 dst - 目标图像.当参数dsize不为0时,dst的大小为size:否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定.dst的类型(type)和src图像相同 dsize - 目标图像大小.当dsize为0时,它可以通过以下公式计算得出: 所以,参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0 fx - 水平轴上的比例因子.

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,t]的方式进行存储的. 图1 颜色矩阵M 在一张图片中,图像的RGBA(红色.绿色.蓝色.透明度)值决定了该图片所呈现出来的颜色效果.

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

Codrops 分享了一个有趣的颜色提取实验.这个想法是创建图像的调色板,既有图像本身的潜移默化的影响,也有一些花哨的颜色延伸.通过使用 Vibrant.js 来提取图像中的颜色,并通过 CSS 过滤器将图像转换为黑色和白色版本,还有一个“幕布”滑动的效果. 在线演示      源码下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

Python 调用图像融合API 本文记录使用Python,调用腾讯AI开放平台的图像融合API.官网给出的Demo用的是PHP,博主作为Python的粉丝,自然想用它来和『最好的』的语言一较高下,顺便加深对服务调用的理解 官网PHP实现 腾讯的官方文档应该写的非常详细了,可以直接运行的PHP代码如下: <?php // getReqSign :根据 接口请求参数 和 应用密钥 计算 请求签名 // 参数说明 // - $params:接口请求参数(特别注意:不同的接口,参数对一般不一样,请以具

Flash在滤镜方面做得比较成熟,starling也有很多现成的办法. 但Cocos2D这里就显得比较单薄,百度/谷歌很少相关资料. 后续如果有时间,再慢慢整理各种滤镜效果.     这里先介绍一下颜色变换的功能,这个是cocos2d内置的,用起来比较方便,只需要知道具体做了什么即可.   例如要把一个按钮变暗,也许一般做法是换一个图片,但其实也可以直接修改颜色值.   有三个方法可以做到: this.color = cc.color(150,150,150); this.setColor(cc

一.函数简单介绍 1.warpAffine-图像放射变换(平移.旋转.缩放) 函数原型:warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src:原图像矩阵: M:变换矩阵: dszie:图像尺寸(大小) 其他參数默认就可以. 2.flip-图像翻转 函数原型:flip(src, flipCode, dst=None) sre:原图像矩阵. flipCode:翻转方向:1:水平翻转

这个用例说明Python 的图像基本运算 import numpy as np from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt camera = data.camera() # 将图像前面10行的值赋为0 camera[:10] = 0 # 寻找图像中像素值小于87的像素点 mask = camera < 87 # 将找到的点赋值为255 camera[mask] = 255 # 建立索引 inds_x = np.arange(l

对图像进行颜色方面的处理,通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现.从而可以达到很多特效如黑白老照片.泛黄旧照片等等. 1.颜色矩阵(ColorMatrix) 这里有详细的介绍:http://developer.Android.com/reference/android/graphics/ColorMatrix.html 不过是英文的,在这里我就先导读一下. 一张位图可以转换为一个5*4的矩阵,涉及到颜色和透明度.如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.53图像傅立叶变换  [函数名称] 1,一维FFT变换函数         Complex[] FFT(Complex[] sourceData, int countN)   2,二维FFT变换函数           Complex[] FFT2(byte[] imageData,bool inv)   3,图像傅立叶变换幅度函数     WriteableBitmap FFTImage()   4,图像傅立叶变换相位函数     Wr

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.4图像颜色聚类  [函数名称] 图像颜色聚类函数ClusterProcess(WriteableBitmap src,int value) [算法说明] 图像颜色聚类的方法有很多,但是对于视频监控而言,现有方法很难满足实时性的要求,这里介绍一种位屏蔽压缩的方法实现颜色聚类,可以满足实时性的要求. 位屏蔽法就是在3D的RGB真彩空间中近似均匀采样的颜色压缩方法,即将屏蔽的颜色位置设置为0,具体可以采用移位运算来实现. 一个像素的RGBA分量各

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; //输入图像 Mat img; //灰度值归一化 Mat bgr; //HSV图像 Mat hsv; //色相 string windowName = "src"; //输出图像的显示窗口 string dstName = "ds

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/. 最近被图像颜色整的乱七八糟的,一会儿YUV422,一会儿RGB,一会儿gray... YUV422有两种组织形式,Y0U0Y1V1,和U0Y0V1Y1实际上两者刚好相反,在做实验中,弄反了一次,结果颜色总是不对. 然后对于YUV的这种422形式,对应的实际上是Y分量不进行下采样,或者降采样,而UV分量进行隔一个采样,这样的到的其实也是有一定的压缩效果的.所以,根据公式是可以回算到R

本人处理图像的时候经常使用opencv的包,但是 cv2.putText 显示不了中文,所以查找了如何在python在图像上写中文的方法,在伟大的Stack Overflow上面找到一个方法,分享给大家. 本文的 Stack Overflow 网址: https://stackoverflow.com/questions/50854235/how-to-draw-chinese-text-on-the-image-using-cv2-puttextcorrectly-pythonopen imp

在用python处理图像过程中出现如下错误 导致这个错误的原因是im是二维,而lower_green和upper_green是三维,所以无法用inRange处理. 由上图可以看出image本来是具有高.宽.深度信息,但是经过resize之后变成只有高和宽信息导致,导致错误的原因是numpy中resize函数和cv2中resize函数不同. 这里应该用cv2.resize()

1 概念: 分辨率,指的是图像或者显示屏在长和宽上各拥有的像素个数.比如一张照片分辨率为1920x1080,意思是这张照片是由横向1920个像素点和纵向1080个像素点构成,一共包含了1920x1080个像素点. dpi,是分辨率的表示单位之一.它是英文Dot Per Inch的缩写,意思是"每英寸的点数".上面我们说的1920x1080或者800x600,是没加度量单位的简写,如果写全度量单位,完整的分辨率写法应该是1920x1080dpi或者800x600dpi.dpi也表示每英寸

1. 在用python处理图像数字矩阵时,若对矩阵进行了加减乘除等运算,可能会造成矩阵元素值溢出,然后某些元素值可能都被赋为255:之后若重新显示图像,可能会没有什么变化,此时,可以将运算后的矩阵值转换为int,再返回.2. 还要注意,读取图像然后转为 numpy 数组,此时的数组是 int 矩阵,但是将 numpy 数组经过运算得到的很可能是 float 矩阵,但最后若还要用 numpy 类型的数组进行显示(如plt),则在显示前,需要转为 int 矩阵,否则很可能看不出图像变化.