RGB圖像 RGB彩色空間主要有兩個彩色模型,一個是“加色(RGB)模型”,一個是“減色(CMY)模型”。加色模型又稱“三基色模型”:RGB(Red/Green/Blue,紅綠藍),三基色可以混合成任意顏色,如下圖示。減色模型主要是為了解決RGB模型對無源物體圖像處理的復雜(特別是黑色 ...
關於python中size與shape的用法,我一直是一頭霧水,今天總結下,size既可以用作屬性亦可以當做函數來使用,如a.size,np.szie a ,它是用來判斷數組中所有元素的個數 ,而shap與size類似,既可以用作屬性亦可以當做函數來使用,如b.shape,np.shape b ,他是用來判斷數組的維度 關於圖像的加載與顯示,plt.imshow與cv .imshow顯示的時候會 ...
2019-12-26 11:30 0 1278 推薦指數:
RGB圖像 RGB彩色空間主要有兩個彩色模型,一個是“加色(RGB)模型”,一個是“減色(CMY)模型”。加色模型又稱“三基色模型”:RGB(Red/Green/Blue,紅綠藍),三基色可以混合成任意顏色,如下圖示。減色模型主要是為了解決RGB模型對無源物體圖像處理的復雜(特別是黑色 ...
https://blog.csdn.net/ZYTTAE/article/details/42234989 由於算法的需要,需要把彩色圖像的R、G、B值分離出來,OpenCV中正好有split() 和 merge() 函數可以實現。 一、對單獨彩色圖片的RGB通道分離 ...
將彩色圖像RGB三色分離出來是一個很有意義的操作。 用到void split(const Mat& mtx,vector<Mat>& mv),void merge(const vector<Mat>& mv,Mat& dst)這兩個函數 ...
1. Opencv彩色圖像轉灰度圖像 OpenCV轉灰度圖像特別簡單,只需調用函數 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 即可。 小生就不贅言了,直接上案例(*^▽^*)。 2. 例子 2.1 Code 2.2 結果顯示 ...
灰度圖像大多通過算子尋找邊緣和區域生長融合來分割圖像。 彩色圖像增加了色彩信息,可以通過不同的色彩值來分割圖像,常用彩色空間HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用於分割! 筆者主要介紹inrange() 來划分顏色區域。先看看OpenCV的文檔: C++: void ...
YUV色彩空間是把亮度(Luma)與色度(Chroma)分離。 “Y”表示亮度,也就是灰度值。 “U”表示藍色通道與亮度的差值。 “V”表示紅色通道與亮度的差值。 對彩色圖像進行直方圖均衡化時,先將圖像從RGB空間轉到YUV空間,然后對亮度Y通道進行直方圖均衡化得到通道Y",然后將Y"UV通道 ...
1. 三通道彩色圖像轉單通道灰度圖像 做圖像處理的寶寶們,通常會對輸入的圖像做處理,即圖像增強。包括歸一化,轉tensor,旋轉,翻轉,裁剪,縮放等等操作,另外也可能會做三通道的彩色圖像轉單通道的灰度圖像。 筆者看網上給了一些對源碼操作的方式,我不推薦,一行代碼就能搞定 ...
為了加快處理速度在圖像處理算法中,往往需要把彩色圖像轉換為灰度圖像。24為彩色圖像每個像素用3個字節表示,每個字節對應着RGB分量的亮度。 當RGB分量值不同時,表現為彩色圖像;當RGB分量相同時,變現為灰度圖像: 一般來說,轉換公式有3中。 (1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i ...