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

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 =

Python图像处理库:PIL中Image,ImageDraw等基本模块介绍 标签: 图像处理PILPYTHON 2016-08-19 10:58 461人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 其他(33)  测试技术(38)    目录(?)[+]   常用操作 合成 Image.blend(i1,i2,a)/Image.composite(i1,i2,mask) 缩略图 thumbnail(size,filter=None)  Modifies in-place,Preserves asp

Python(三) PIL, Image生成验证图片 安装好PIL,开始使用. 在PyCharm中新建一个文件:PIL_Test1.py 1 # PIL 应用练习 2 # 3 # import PIL 4 # from PIL import Image 5 # a = Image.open("E:\\照片\\2017-8-6_北海公园\\QQ图片20170806213744.jpg") 6 # a.rotate(30).show() 7 8 # --------------------

Atitit  rgb yuv  hsv HSL 模式和 HSV(HSB) 图像色彩空间的区别 1.1. 色彩的三要素 -- 色相.明度.纯度1 1.2. YUV三个字母中,其中"Y"表示明亮度(Lumina nce或Luma),也就是灰阶值:而"U"和"V"表示的则是色度(Chrominance或Chroma)2 1.3. HSB 和 HSV 是是一样的,只是叫法不同,HSL 则还有一些细微的区别:2 2. RGB 是对机器很友好的色彩模式,但

平常一般都在Linux下用Python,今天女票突然说让帮忙把一些图片全部弄成一个分辨率的,作为程序员,这种重复的工作还是交给计算机吧. 废话不多说,打开Cmd看下Windows的python下面是否有PIL(python imaging library)这个库,很不辛,木有. 于是到 PIL官网 下载一个,python imaging library 1.1.7 for Python 2.7 (windows only). exe文件,直接双击,提示:Python version 2.7 re

1. RGB模型 2. HSV模型 3. 如何理解RGB与HSV的联系 4. HSV在图像处理中的应用 5. opencv中RGB-->HSV实现 在图像处理中,最常用的颜色空间是RGB模型,常用于颜色显示和图像处理,三维坐标的模型形式,非常容易被理解. 而HSV模型,是针对用户观感的一种颜色模型,侧重于色彩表示,什么颜色.深浅如何.明暗如何.第一次接触HSV,书本里首先抛出的是一个圆锥模型,由于很少使用HSV,所以印象不深刻,但看一些资料时,HSV的概念时不时出来骚扰一些人的神经,所以,弄清楚

一.概述 颜色通常用三个独立的属性来描述,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.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.颜色空间按照基本机构可以分为两大类:基色颜色空间和色.亮分离颜色空间.前者典型的是RGB,后者包括YUV和HSV等等. 二.RGB颜色空间 1.计算机色彩显示器和彩色电视机显示色彩的原理一样,都是采用R.G.B相加混色的原理,通过发射出三种不同强度的电子束,使屏幕内侧覆盖的红.绿.蓝磷光材料发光而产生色彩.这种色彩的

RGB & HSV 英文全称 RGB - Red, Green, Blue HSV - Hue, Saturation, Value HSV --> RGB 转换公式 HSV --> RGB 颜色表 RGB --> HSV 转换公式 RGB --> HSV 颜色表 参考资料 1.RGB to HSV conversion | color conversion http://www.rapidtables.com/convert/color/rgb-to-hsv.htm 2.

现在的网页中,为了防止机器人提交表单,图片验证码是很常见的应对手段之一.这里就不详细介绍了,相信大家都遇到过. 现在就给出用Python的PIL库实现验证码图片的代码.代码中有详细注释. #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter _letter_cases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy" # 小

本篇包含:一.Image类的属性:1.Format   2.Mode   3.Size    4.Palette    5.Info                   二.类的函数:1.New   2.Open   3.Blend   4.Composite   5.Eval   6.Frombuffer   7.Fromstring   8.Merge                   三.Image类的方法:1.Convert   2.Copy   3.Crop   4.Draft  

PIL,全称 Python Imaging Library,是 Python 平台一个功能非常强大而且简单易用的图像处理库.但是,由于 PIL 仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容 Python 3 的版本,名字叫 Pillow ,我们可以通过安装 Pillow 来使用 PIL. 1. pip 安装 pillow 在 Ubuntu 下通过一个简单的命令sudo pip3 install pillow即可成功安装库. 2. 打开.保存.显示图片

本篇包含:16.Point    17.Putalpha    18.Putdata    19.Putpalette    20.Putpixel      21.Quantize     22.Resize   23.Rotate     24.Save                                   25.Seek    26.Show   27.Split    28.Tell     29.Thumbnail    30.Tobitmap     31.Transf

近日,在进行深度学习进行推理的时候,发现不管怎么样都得不出正确的结果,再仔细和正确的代码进行对比了后发现原来是Python中不同的库读取的图片数组是有差异的. image = np.array(Image.open(image_file).convert('RGB')) image = cv2.imread(image_file) 上面第一行代码就是导致错误出现的原因,我把代码改成第二行代码模型就能够正确的推理了.(巨坑),以后谨记,在使用Python读取图片的时候最好使用OpenCV来读取.

RGB颜色空间 1.三基色原理:大多数的颜色可以通过红.绿.蓝三色按照不同的比例合成产生,同样绝大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色光    红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色.其中一些混色的规律有:    红色+绿色=黄色:    绿色+蓝色=青色:    红色+蓝色=品红:    红色+绿色+蓝色=白色: 2.互补光:当两种光按照适当的比例混合得到白光时,这两种光为互补光 3.亮度:单色光的亮度强度各不相同,根据人的感受是:绿光最亮,红光次之,蓝光最弱 4.假设白光的亮度为1

一般的3D编程只需要使用RGB颜色空间就好了,但其实美术人员更多的是使用HSV(HSL),因为可以方便的调整饱和度和亮度. 有时候美术需要程序帮助调整饱和度来达到特定风格的渲染效果,这时候就需要转换颜色空间了. 出处:http://zh.wikipedia.org/wiki/HSL%E5%92%8CHSV%E8%89%B2%E5%BD%A9%E7%A9%BA%E9%97%B4 HSL 和 HSV(也叫做 HSB)是对RGB 色彩空间中点的两种有关系的表示,它们尝试描述比 RGB 更准确的感知颜色

转载:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6243892 RGB颜色空间: RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统(计算机.电视机等都是采用RGB颜色空间来进行图像显示).一般来说,电脑,电视机等是利用三个电子枪分别发射R分量,G分量,B分量的电子束,以此来激发屏幕上的RGB三种颜色的荧光粉,从而发出不同颜色.不同亮度的像素.进而组成了一幅图像:很明显,RGB颜色空间利用了物理学中的三原色叠加从而组成产

前言: 跟我一块住的室友是个搞通信,每天下班后基本必须做的事情是,第一P图,将那些不合格的图片上的数据,p成合格的.第二就是将做好的P图以及产生的日志文件按照固定的名字重新命名.我为了他能够早点睡觉,就具体问问了他的工作内容,无外乎就是p图修改某个图片上的具体数字,然后对于修改好的图片,以及一些log文件按照固定的格式命名.我想了下这些不正好python能够很好的实现啊,于是就开动了. 正文 首先简单的就是给文件重新命名,很简单,就是使用os模块,然后结合os.listdir()循环,就改好了,

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

1.背景介绍 PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用. 2.安装 Windows平台:PIL官方网站 附录: <廖雪峰的官方网站>