hsv_green = cv2.cvtColor(bgr_green, cv2.COLOR_BGR2HSV) hsv_green Out: array([[[ 60, 255, 255]]], dtype=uint8) 参考资料与图片来源 参考资料: Changing Colorspacesopencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_colorspaces/py_colorspaces.html#converting-color...
COLOR_BGR2HSV) # HSV空间 图像降采样 缩放(可灰度图/彩色图) # 指定大小缩放 resizeimg = cv2.resize( src=inputimg, dsize=target_shape, # 注意是 (宽,高),一定二维尺寸 interpolation=cv2.INTER_CUBIC # 三次插值法 ) # 设置比例缩放 resizeimg = cv2.resize( src=inputimg, dsize=None, fx =...
对于BRG到Gray的转换,flag为cv2.COLOR_BGR2GRAY;对于BGR到HSV的转换,flag为cv2.COLOR_BGR2HSV。 注意:在OpenCV的HSV格式中,H(色彩/色度)的取值范围是[0,179],S(饱和度)的取值范围[0,255],V(亮度)的范围是[0,255],但是不同的软件使用的值可能不同,需要对比归一化; 下面看一个关于物体跟踪的例子: 将图...
cv2.COLOR_BGR2HSV:将 BGR 图像转换为 HSV 图像。 cv2.COLOR_BGR2Lab:将 BGR 图像转换为 Lab 图像。 cv2.COLOR_BGR2Luv:将 BGR 图像转换为 Luv 图像。 cv2.COLOR_BGRA2BGR:将 BGRA 图像转换为 BGR 图像。 cv2.COLOR_BGRA2GRAY:将 BGRA 图像转换为灰度图像。 cv2.COLOR_BGRA2HSV:将 BGRA 图像转换为 ...
import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 修改图像的颜色 # 在HSV颜色空间中,H表示色调,S表示饱和度,V表示亮度 # 可以通过修改H、S、V的值来改变图像的颜色 hsv_image[:, :, 0] +=...
) else: # 将图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 在这里可以对hsv进行进一步的处理 # ... 请确保将 'path_to_your_image.jpg' 替换为您的图像文件的实际路径。 通过上述步骤,您应该能够解决遇到的问题,并成功地将图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间。
img=cv2.imread('./imgg/1.jpeg', cv2.IMREAD_COLOR)# 打开文件# 通过cv2.cvtColor把图像从BGR转换到HSVimg_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)# H空间中,绿色比黄色的值高一点,所以给每个像素+15,黄色的树叶就会变绿turn_green_hsv = img_hsv.copy() ...
该图片来源于百度图片，如果侵权，请联系我删除！图片仅用于知识交流。本文只是为了告诉大家：python其实有...
def color_diff(image1, image2): # 将图片转换为HSV颜色空间 hsv1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2HSV) hsv2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 计算颜色差异度 diff = np.sqrt(np.sum((hsv1 - hsv2) ** 2)) return diff 3. 加载两张图片。 image1 = cv2.imread('imag...
HSV 表示hue、saturation、value image_hsv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV) 用这个函数把图像从RGB转到HSV夜色空间,注意是BGR2HSV,因为在opencv中默认的颜色空间是BGR。 当然了,上面是随便选图的,正经的应用类似于: 对于图片进行预处理。