RGB图像 RGB彩色空间主要有两个彩色模型,一个是“加色(RGB)模型”,一个是“减色(CMY)模型”。加色模型又称“三基色模型”:RGB(Red/Green/Blue,红绿蓝),三基色可以混合成任意颜色,如下图示。减色模型主要是为了解决RGB模型对无源物体图像处理的复杂(特别是黑色 ...
关于python中size与shape的用法,我一直是一头雾水,今天总结下,size既可以用作属性亦可以当做函数来使用,如a.size,np.szie a ,它是用来判断数组中所有元素的个数 ,而shap与size类似,既可以用作属性亦可以当做函数来使用,如b.shape,np.shape b ,他是用来判断数组的维度 关于图像的加载与显示,plt.imshow与cv .imshow显示的时候会 ...
2019-12-26 11:30 0 1278 推荐指数:
RGB图像 RGB彩色空间主要有两个彩色模型,一个是“加色(RGB)模型”,一个是“减色(CMY)模型”。加色模型又称“三基色模型”:RGB(Red/Green/Blue,红绿蓝),三基色可以混合成任意颜色,如下图示。减色模型主要是为了解决RGB模型对无源物体图像处理的复杂(特别是黑色 ...
https://blog.csdn.net/ZYTTAE/article/details/42234989 由于算法的需要,需要把彩色图像的R、G、B值分离出来,OpenCV中正好有split() 和 merge() 函数可以实现。 一、对单独彩色图片的RGB通道分离 ...
将彩色图像RGB三色分离出来是一个很有意义的操作。 用到void split(const Mat& mtx,vector<Mat>& mv),void merge(const vector<Mat>& mv,Mat& dst)这两个函数 ...
1. Opencv彩色图像转灰度图像 OpenCV转灰度图像特别简单,只需调用函数 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 即可。 小生就不赘言了,直接上案例(*^▽^*)。 2. 例子 2.1 Code 2.2 结果显示 ...
灰度图像大多通过算子寻找边缘和区域生长融合来分割图像。 彩色图像增加了色彩信息,可以通过不同的色彩值来分割图像,常用彩色空间HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用于分割! 笔者主要介绍inrange() 来划分颜色区域。先看看OpenCV的文档: C++: void ...
YUV色彩空间是把亮度(Luma)与色度(Chroma)分离。 “Y”表示亮度,也就是灰度值。 “U”表示蓝色通道与亮度的差值。 “V”表示红色通道与亮度的差值。 对彩色图像进行直方图均衡化时,先将图像从RGB空间转到YUV空间,然后对亮度Y通道进行直方图均衡化得到通道Y",然后将Y"UV通道 ...
1. 三通道彩色图像转单通道灰度图像 做图像处理的宝宝们,通常会对输入的图像做处理,即图像增强。包括归一化,转tensor,旋转,翻转,裁剪,缩放等等操作,另外也可能会做三通道的彩色图像转单通道的灰度图像。 笔者看网上给了一些对源码操作的方式,我不推荐,一行代码就能搞定 ...
为了加快处理速度在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像。24为彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着RGB分量的亮度。 当RGB分量值不同时,表现为彩色图像;当RGB分量相同时,变现为灰度图像: 一般来说,转换公式有3中。 (1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i ...