在OpenCV 中,图像的默认色彩空间通常是 BGR(蓝、绿、红),与 RGB 的差别仅在于通道顺序。 cv2.cvtColor() 接收3个参数。 cv2.cvtColor(src, code[, dstCn]) -> dst src:要处理的图像。 code:色彩空间转换代码,比如 cv2.COLOR_BGR2HSV。 dstCn:目标通道数,可选。如果要指定通道数,这个值必须是整数。 举...
COLOR_BGR2HSV(从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间) COLOR_HSV2BGR(从HSV色彩空间转换到BGR色彩空间) #必须导入opencv库,名称并不是opencv,是cv2 import cv2 #读取当前文件目录下的cat图像 img = cv2.imread('./cat.jpg') #将图像从BGR转换到GRAY imggray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #显示图像...
对于BGR↔Gray的转换,我们使用的flag就是cv2.COLOR_BGR2GRAY。 同样对于BGR↔HSV的转换我们用的flag就是cv2.COLOR_BGR2HSV。 (多数情况下,用这两个就够了) 你可以下的命令得到所有可用的 flag。 import cv2 flags=[i for in dir(cv2) if i startswith('COLOR_')...
cv2.COLOR_BGR2GRAY:将BGR图像转换为灰度图像。 cv2.COLOR_BGR2HSV:将BGR图像转换为HSV色彩空间。 cv2.COLOR_BGR2RGB:将BGR图像转换为RGB色彩空间。 其他转换类型可以在OpenCV的文档中找到。 dstCn(可选):目标图像的通道数。默认值为0,表示与输入图像的通道数相同。 函数的返回值是转换后的图像,以NumPy数组的形...
HSV颜色模型在OpenCV中常用于图像的颜色分割、颜色过滤和颜色识别等任务。例如,在提取图像中特定颜色的物体时,可以首先将图像从BGR颜色空间转换到HSV颜色空间,然后根据目标颜色的色调、饱和度和明度范围创建一个掩码(mask),最后通过掩码来提取目标物体。 以下是一个使用OpenCV将BGR图像转换为HSV图像,并提取特定颜色(如绿...
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) ...
opencv 颜色识别hsv方法 C++(红色) 本文采用的是hsv的方式进行颜色识别,主要流程如下: 读取视频 :VideoCapture cap(0); 设置图像参数:cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width);设置图像宽度。 将图像转换为HSV颜色空间:cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV)...
对于BGR↔Gray 的转换,使用的 flag 就是 cv2.COLOR_BGR2GRAY 对于 BGR↔HSV 的转换,我们用的 flag 就是 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)的取值范围 [0,255] 但是不同的软件使用的值可能不同 ,...
简介:使用OpenCV库在Python中将BGR图像转换为HSV颜色空间的两种方法:一种是直接使用cv2.cvtColor函数,另一种是手动实现RGB到HSV的转换。 方法一 直接调用cv2的函数来生成,具体代码: import cv2img=cv2.imread("F:/Dataset/cool/1.jpg")#change into HSV typehsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)##change ...
BGR到HSV的转换 # 然而,如果你有一个真正的RGB图像(不是由OpenCV读取的),你需要先将其转换为BGR,或者找到一个支持RGB到HSV直接转换的库 # 将BGR图像转换为HSV图像(注意:这里实际上是BGR到HSV的转换) image_hsv = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 现在,image_hsv包含了转换后的HSV图像数据 ...