四、基于HSV色彩空间分割皮肤 原理很简单的一个例子,使用HSV色彩空间的两个通道设定阈值筛选符合的像素即可,要点: HSV空间中的色调、饱和度两项指标可以用于分割皮肤 cv::cvtColor函数用于色彩空间转换 色调空间呈现环状(0~360),所以当max>min时,取两者之间的,当max<=min时,取小于max的和大于min的并集 色调空间在...
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...
2.HSV模式 H:色调,范围0~360,每隔60度表示一种基本颜色(其他度数在是相邻的基本度数之间的颜色):红(RGB(255,0,0))->黄(RGB(255,255,0))->绿(RGB(0,255,0))->青(RGB(0,255,255))->蓝(RGB(0,0,255))->紫(RGB(255,0,255))->红 S:饱和度,范围0~1,是白色(RGB(255,255,255))~根据H...
（1）规定图像的HSV的色彩范围 （2）使用cv2.inRange（src, lowerb, upperb）函数提取特定颜色部分，...
基于OpenCV实战的图像处理:色度分割 通过HSV色阶使用彩色图像可以分割来分割图像中的对象,但这并不是分割图像的唯一方法。为什么大多数人偏爱色度而不是RGB / HSV分割? 可以获得RGB / HSV通道之间的比率。 可以使用由辅助颜色和其他颜色的混合物组成的目标色块。
下面我们就通过InRange的函数把蓝色提取出来进行分割。在《》一篇中的颜色HSV的表格中我们可以看到蓝色的H范围在100-124之间,S的范围在43-255之间,V的范围在46-255之间,如下图: 所以我们在代码中先把这两个范围值定义出来 然后我们在视频播放的时候需要对原始图像转换变HSV图像,然后通过InRange把颜色分割后显示出来...
里面用到了距离变换,连通区域计算,还是归一化等一些API,比较烦所,其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作,需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开,上一章中我们学习了InRange利用HSV颜色分割,我们看看利用颜色分割和上次获取数量有什么不同。
下面我们就通过InRange的函数把蓝色提取出来进行分割。在《》一篇中的颜色HSV的表格中我们可以看到蓝色的H范围在100-124之间,S的范围在43-255之间,V的范围在46-255之间,如下图: 所以我们在代码中先把这两个范围值定义出来 然后我们在视频播放的时候需要对原始图像转换变HSV图像,然后通过InRange把颜色分割后显示出来...
2. HSV 颜色空间 2.1 HSV 颜色空间的定义 HSV 颜色空间是根据人类对颜色的感知方式构建的,特别适用于图像处理中的颜色分割、颜色检测和滤波。 H(Hue):色相,表示颜色的基本类型,如红色、绿色、蓝色等。值从 0 到 360°,例如红色为 0°,绿色为 120°,蓝色为 240°。
【OpenCV实战】基于HSV的颜色分割实现(含Python代码) 1、什么是HSV 2、代码实战 2.1 createTrackbar使用方法及步骤 2.2 代码详解 3、总结 1、什么是HSV 我们知道RGB颜色模式,通过不同的配比可以形成不同的颜色。HSV也是一种颜色模式,其模型如图所示 在这里插入图片描述 ...