一.本质上,H的取值范围:0~360   S的取值范围:0~1    V的取值范围:0~255                                     但是,当图像为32F型的时候,各通道的取值范围是:                                      h:0~360                 s:0~1                 v:0~255  当图像为8位char型时,各通道的取值范围是:                         

HSV是把H(色相),S(饱和度),V(亮度)当做色值来定位颜色的空间. 1.HSV模型 色相:取值范围是0~360度,用来表示颜色的类别.其中红色是0度,绿色是120度,蓝色是240度.饱和度:取值范围是0%~100%.用来表示颜色的鲜艳程度,灰色的饱和度是0%,纯粹的颜色(比如大红(255,0,0)青色(0,255,255)等等的饱和度是100%.亮度:取值范围是0%~100%,用来表示颜色的明暗程度,亮度为0%时为黑色,亮度为100%时为白色,介于0%~100%之间时,则用来表示各个颜色的

本文章会详细的介绍RGB颜色空间与RGB三色中色调.饱和度.亮度之间的关系,最后会介绍HSV颜色空间! RGB颜色空间 概述 RGB颜色空间以R(Red:红).G(Green:绿).B(Blue:蓝)三种基本色为基础,进行不同程度的叠加,产生丰富而广泛的颜色,所以俗称三基色模式. RGB三原色起源于上世纪初1809年Thomas Young提出视觉的三原色学说,随后Helmholtz在1824年也提出了三原色学说:即:视网膜存在三种视锥细胞,分别含有对红.绿.蓝三种光线敏感的视色素,当一定波长的

RGB 颜色空间转 HSI 颜色空间的matlab程序实现 2014.10.20之前的内容有误,这里依据wikipedia更新了算法内容. 算法以wiki为准 https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV 这里demo出 HSI中 S 空间的图像和暗通道图的对照. 会发现,确实右边到非常暗,这是由于HSV转换的时候对RGB值做了归一化处理,假设打印出归一化处理后的R+G+B值会发现输出图像非常亮(白茫茫一片-) watermark/2/text/aHR0cD

1.1彩色空间 颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,它具有色调.饱和度和亮度三个特性.物体的颜色不仅取决于物体本身,还与光源.周围环境的颜色,以及观察者的视觉系统有关 1.1.1颜色的基本特性 1.光与颜色 从根本上讲,光是人的视觉系统能够感知到的电磁波,其波长在380nm--780nm之间,正是这些电磁波使人产生了红.黄.蓝等颜色的感觉.光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ,其中λ是波长,当一束光的各种波长的能量大致相等时,我们称其为白光,否则称其为彩色光.若一束光中只包含

通过Photoshop的拾色器,我们知道表征颜色的模型的不止一种,本文将系统并且详细讨论这四种模型(HSV.LAB.RGB和CMYK)之间的联系以及应用.本文部分章节整合了多位优秀博主的博客(链接见本文末尾),并对其表示感谢.文章中模型转换使用的是C式伪代码而不是数学公式,这样更便于编程人士理解. 图1.Photoshop cc的拾色器数字图像处理中,最常用的使用也是最容易理解的是RGB模型,常用于颜色显示和图像处理,是三维坐标的模型形式.下面先介绍RGB模型(图1),该模型可以使用vec3(r

RGB和CMY颜色模型都是面向硬件的,而HSV(Hue Saturation Value)颜色模型是面向用户的. HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model).这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),明度(V). 色调H 用角度度量,取值范围为0°-360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°.它们的补色是:黄色为

HSV空间:分别是H(色调)——S(饱和度)——V(亮度) 与HSI颜色空间类似:分别是H(色调)——S(饱和度)——I(强度) 注意: 强度和亮度差不多是一个概念. 饱和度代表的是渗入白光的数量级,白光越多,饱和度越小,白光越少,饱和度越大,表示颜色的纯度更大. 下面是代码: rgb2hsv.m function [h,s,v] = rgb2hsv(r,g,b) %RGB2HSV Convert red-green-blue colors to hue-saturation-value. %

在人脸检测中会用到YCbCr颜色空间,因此就要进行RGB与YCbCr颜色空间的转换.在下面的公式中RGB和YCbCr各分量的值的范围均为0-255. RGB转到YCbCr: float y= (color.r * 0.256789 + color.g * 0.504129 + color.b * 0.097906)+ 16.0; float cb= (color.r *-0.148223 + color.g * -0.290992 + color.b * 0.439215)+ 128.0; fl

----本文摘自作者ZYL910的博客 一.基础  对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式: Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二.整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法. 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法: Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算.注意后面那个除法是

一.基础  对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式: Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二.整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法. 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法: Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算.注意后面那个除法是整数除法,所以需要加上500来实现四舍五

MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换 [rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数 MidGrayPic = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵,这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图

能理解 RGB 模式中确定数值的各种颜色,但怎么理解「明度」.「饱和度」.「色相」等概念? 从第一张图可以简单得出以下结论: 明度--这个最简单,rgb中,三色光的值,其加起来的和越大,明度就越大. 就这么简单. 那么这个明度意味着什么?很显然,就是光总量有多少,光越多,明度越高 2.纯度: (1)凡是在rgb中,有一个或者两个值为零的,都是纯度值最高的纯色. (2)如何确定两个复杂颜色(即没有一个rgb值为零的颜色)的纯度比较?看图 如图两个颜色,如何确定哪个纯度高? 简单,rgb三个值,取最

void Rgb2Hsv(float R, float G, float B, float& H, float& S, float&V) { // r,g,b values are from 0 to 1 // h = [0,360], s = [0,1], v = [0,1] // if s == 0, then h = -1 (undefined) float min, max, delta,tmp; tmp = R>G?G:R; min = tmp>B?B:tmp

http://blog.csdn.net/xhhjin/article/details/6444782http://blog.csdn.net/xhhjin/article/details/6445460http://www.cnblogs.com/graphics/archive/2012/08/23/2643086.htmlhttp://www.oschina.net/code/snippet_1425046_27446

  转自知乎和百度百科:从零开始学后期             文章: 冷暖色区分?冷暖肤色适用于那些色系的彩妆?    文章:干货 |如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) -蒜苗的回答     太强大了,又非常地接地气,赞一个              单独链接:干货|如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) 冷暖色对比 由于色彩的冷暖差别而形成的色彩对比,称为冷暖对比.红.橙.黄使人感觉温暖;蓝.蓝绿.蓝紫使人感觉寒冷;绿与紫介于期间,另外,色彩的冷暖对比

原文链接:https://blog.csdn.net/lsg19920625/article/details/78416649

https://blog.csdn.net/ZYTTAE/article/details/42234989 由于算法的需要,需要把彩色图像的R.G.B值分离出来,OpenCV中正好有split() 和 merge() 函数可以实现. 一.对单独彩色图片的RGB通道分离: #include <iostream> #include "cv.h" #include "highgui.h" using namespace std; using namespace

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”:同一场景的不同图像

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