这一步使用cvConvertScale(hsv_im,hsv_im_float,1/255),然后调用cvCvtColor(hsv_im_float,hsv_im,CV_BGR2HSV)即可得到正确的HSV值,但HSV值与matlab有一定误差,原因不明。 cvtColor(temp,tempGray,CV_BGR2GRAY);
hsv_green = cv.cvtColor(green,cv.COLOR_BGR2HSV) print( hsv_green ) #输出绿色的HSV值[[[ 60 255 255]]] 之后就可以把[H-10,100,100]和[H+10,255, 255]分别作为下界和上界。除了这个方法之外,还可以使用任何图像编辑工具(如GIMP或任何在线转换器)来查找这些值,但是不要忘记调整HSV范围。
使用cv.cvtColor 将原图转换为 YCrCb 类型; 显示YCrCb 类型图像。 import cv2 as cv def color_space_demo(): img = cv.imread('./images/butterfly.jpg') cv.imshow('Original Image', img) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow('HSV Image', hsv) ycrcb = cv.cvtColor(img, cv...
const CvArr* src: 输入图像 1. CvArr* dst: 输出图像(输出图像必须和输入图像的size,颜色位深度,通道一致) 1. int code: 要转换的颜色空间,可取自宏:CV_BGR2GRAY表示转换为灰度图,CV_BGR2HSV将图片从RGB空间转换为HSV空间,其中当code选用CV_BGR2GRAY时,dst需要是单通道图片。当code选用CV_BGR2HSV时,对...
hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) #设定蓝色的阀值 lower_blue = np.array([110,50,50]) upper_blue = np.array([130,255,255]) #根据阀值构建掩模 mask = cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue) #对原图和掩模进行位运算
利用opencv把RGB图片像HSV颜色空间转变的时候,H通道的值范围为: 0-180,S: 0-255,V:0-255。 利用直方图显示三个通道的时候,H通道都集中在前半部分,想让它取值范围扩大。后来发现了 CV_BGR2HSV_FULL ,CV_BGR2HSV 在转换图像的时候是将 H / 2 ---> H ,我们知道图像中色相H的取值范围为 0-360 ,所以...
cv::cvtColor(dark, darkLAB, cv::COLOR_BGR2LAB); 图3:LAB颜色空间中的亮度(L)和颜色分量(A,B)。 建议 从图中可以很明显地看出,照度的变化主要影响了L分量。 包含颜色信息的A和B组件没有发生大的变化。 在B分量中绿色,橙色和红色的相应值(A分量的极值)不变,在蓝色分量中蓝色和黄色(B分量的极值)的相...
hsv= cv.cvtColor(blur2, cv.COLOR_BGR2HSV) 这个操作看似很小,但当我们尝试找到要提取的阈值或像素范围时,它会使我们的工作变得更加简单。 接下来是“颜色分割”的最重要一步,即“阈值分割”。这里我们将确定要提取的所有像素的阈值。使用OpenCV进行颜色分割中最重要步骤——阈...
OpenCV中有一个色彩空间转换函数名为cvCvtColor，可以将输入图像从一个色彩空间转换为另外一个色彩空间。调用这个函数，设置参数CV_BGR2HSV或CV_RGB2HSV即可实现RGB转HSV。更详细的使用方法可以参照相关文档。搜索一下这个函数即可。