1.opencv函数cvCvtColor(rgb_im,hsv_im,CV_BGR2HSV)中使用的RGB颜色空间转到HSV算法: max=max(R,G,B) min=min(R,G,B) if R = max, H = (G-B)/(max-min) if G = max, H = 2 + (B-R)/(max-min) if B = max, H = 4 + (R-G)/(max-min) H = H
转换成的CV_RGB2HSV图: 注意使用cvtColor RGB转成其他格式时,需要注意RGB图像的三个通道的顺序,是RGB还是BGR.大部分情况下opencv为RGB,但实际上是BGR,这一点需要注意。 需要注意各个值的范围: CV_8U图像 其通道值范围为0到255 CV_16U时其值通道值范围为0到65535 CV_32F时,其通道值范围为0到1 在线性转换...
OpenCV中,可以使用cv.cvtColor函数将RGB色彩空间转换为HSV色彩空间 hsv_image = cv.cvtColor(rgb_image, cv.COLOR_RGB2HSV) 1. 色调(Hue)是指光的颜色,与光的波长相关。不同的波长对应不同的色调,例如红色、橙色、黄色等。 饱和度(Saturation)表示颜色的纯净度或深浅程度。高饱和度的颜色是纯净的,没有混合其他...
重要的是首先将 RGB 图像转换为 BGR,然后再进行 HSV 转换。以下是 Python 的解决方案: importcv2importnumpyasnp# 示例 RGB 图像rgb_image=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,0]]],dtype=np.uint8)# 将 RGB 转换为 BGRbgr_image=cv2.cvtColor(rgb_image,cv2.COLOR_RGB2B...
HSV数据来进行颜色阈值处理、颜色检测等任务 # 如果需要,你可以将HSV图像转换回BGR(或RGB,但需要先转换为BGR再转换为RGB),以便在标准的图像查看器中查看 # image_bgr_back = cv2.cvtColor(image_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR) # 但是,请注意,转换回BGR后的图像可能看起来与原始图像不同,因为颜色信息已经根据HSV...
HSV是相对RGB的另一种颜色表示方式,它相对RGB而言,是一种比较直观的颜色模型。其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60°,青色为180°,紫色为300°; ...
HSV(Hue Saturation Value) YUV(Luminance, blue–luminance, red–luminance) CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Key) RGB颜色空间: RGB颜色空间是三维坐标系中红、绿、蓝坐标所表示的著名颜色空间之一。在更专业的术语中,RGB将颜色描述为由三个部分组成的元组。每...
对应的HSV空间中的(h,s,v)值为: h在0到360°之间,s在0到100%之间,v在0到max之间。从HSV空间转回RGB空间的公式为: 代码实现,效果测试无误: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Mat RGB2HSV(Mat src) { int row = src.rows; int col = src.cols; Mat dst(row, col, CV_32FC...
cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)函数,该函数主要是两个参数,第一个是需要转换的图像数据,第二个是想要转换的色彩空间。 2.2 效果展示 三、HSV色彩空间 HSV色彩空间(Hue-色调、Saturation-饱和度、Value-值)将亮度从色彩中分解出来,在图像增强算法中用途很广,在很多图像处理任务中,经常将图像从RGB色彩空间...
RGB到HSV的转换过程相对复杂,需要基于RGB分量的最大值和最小值来计算色相、饱和度和亮度。以下是一个简化的转换示例(使用Python和OpenCV库): python import cv2 import numpy as np def rgb_to_hsv(r, g, b): r, g, b = r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0 cmax = np.max([r, g, b]) cmin...