OpenCV-9颜色空间的转换

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV-9颜色空间的转换。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

颜色转换API:cvtColor(img,colorsapce)

cvt含义为转换 convesion(转换)

下面为示例代码:

import cv2

# callback中至少有一个参数
def callback(value):
    pass


cv2.namedWindow("color", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow("color", 300, 600)

img = cv2.imread("xiaoyang.jpeg")

# 创建颜色空间
# 其中2 含义为to
# A 为透明度
# GRAY为黑白的照片
colorspaces = [cv2.COLOR_BGR2RGBA, cv2.COLOR_BGR2BGRA,
               cv2.COLOR_BGR2GRAY, cv2.COLOR_BGR2HSV,
               cv2.COLOR_BGR2YUV]

# 0-4分别代表上面物种颜色空间
cv2.createTrackbar("curcolor", "color", 0, 4, callback)
# 最小值为0 最大值为4

while True:
    index = cv2.getTrackbarPos("curcolor", "color")  # 调用TrackbarPos时会返回Trackbar的当前值 范围为0-4

    cvt_img = cv2.cvtColor(img, colorspaces[index])
    cv2.imshow("color", cvt_img)

    key = cv2.waitKey(10)
    if key == ord("q"):
        break

cv2.destroyAllWindows()

注意点:

1.Opencv的默认读取行为BGR,因此图片颜色空间转换都是从BGR开始转换

2.颜色空间中的参数,例如cv2.COLOR_BGR2RGBA实际上是数值。类似于映射。

例如打印 cv2.COLOR_BGR2HSV

3.callback回调函数中至少要有一个参数,即使没有用到。

import cv2


print(cv2.COLOR_BGR2HSV)

结果如下所示:

OpenCV-9颜色空间的转换,opencv,人工智能,计算机视觉文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-772572.html

到了这里,关于OpenCV-9颜色空间的转换的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Python-OpenCV中的图像处理-颜色空间转换

    在 OpenCV 中有超过 150 中进行颜色空间转换的方法。但是你以后就会 发现我们经常用到的也就两种: BGR G r a y 和 B G R Gray 和 BGR G r a y 和 BGR HSV。 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,

    2024年02月13日
    浏览(43)
  • C++ opencv HSV颜色空间转换+RGB三通道提升亮度

    #include iostream #include iomanip #includeopencv2//opencv.hpp using namespace std; using namespace cv; //函数adjustBrightness用于图片增加亮度 void adjustBrightness(cv::Mat image, int targetBrightness) {     // 获取图像的通道数     int channels = image.channels();     // 计算调整亮度的因子     float factor = 1.0f;     if

    2024年03月09日
    浏览(53)
  • Lnton羚通云算力平台OpenCV Python颜色空间转换与抠图教程

    在 OpenCV Python 中,颜色空间转换和图像抠图是常见的图像处理任务。下面我将为你介绍如何进行颜色空间转换和图像抠图。 颜色空间转换: 在 OpenCV Python 中,可以使用  cv2.cvtColor()  函数将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。常用的颜色空间转换包括 RGB、BGR、灰度

    2024年02月11日
    浏览(46)
  • 【OpenCV常用函数:颜色空间转换、阈值化】cv2.cvtColor()+cv2.threshold()

    对图像进行颜色空间的转换 对图像进行阈值化/二值化

    2024年02月13日
    浏览(67)
  • 人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别(人脸检测)

    在OpenCV中使用Haar特征检测人脸,那么需要使用OpenCV提供的xml文件(级联表)在haarcascades目录下。这张级联表有一个训练好的AdaBoost训练集。首先要采用样本的Haar特征训练分类器,从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征

    2024年02月06日
    浏览(104)
  • 人工智能算法工程师面试题——之OpenCV必背汇总(四)

    在OpenCV中,图像融合通常指的是将两个或更多图像以某种方式组合在一起,以创建一个新的图像。这个过程可以用于多种目的,比如艺术效果、图像修复或信息增强。实现图像融合的一种常见方法是通过加权求和,也就是每个像素位置上将不同图像的像素值按照一定的权重相

    2024年02月21日
    浏览(50)
  • 【OpenCV实战】3.OpenCV颜色空间实战

    OpenCV imread()方法不同的flags差异性 获取单色通道【R通道、G通道、B通道】 HSV、YUV、RGB 常用的有三种 a. -1 IMREAD_UNCHANGED:忽视alpha通道 b. 0 IMREAD_GRAYSCALE:灰度图 c. 1 IMREAD_COLOR 不填默认值,且格式为BGR assign_2.cpp 输出结果: 输出结果 输出结果 RGB:视频监视器,彩色摄像机 HSV

    2024年02月09日
    浏览(43)
  • OpenCV(图像颜色空间变换)

    目录 1、分类 1.1 RGB颜色模型  1.2 HSV颜色模型 1.3 GRAY颜色模型 2、图像数据类型间的相互转换  3 、颜色转换函数 RGBHSVGRAY颜色模型。 1.1 RGB颜色模型  1.2 HSV颜色模型 1.3 GRAY颜色模型 第四个参数使用例子:有一图像通道数为5,只需要用到前3个通道,就可以设置通道数为3  使

    2024年02月12日
    浏览(51)
  • 【OpenCV-颜色空间】

    BGR 就是RGB R和B调换位置。 OpenCV 默认使用BGR

    2024年04月13日
    浏览(34)
  • opencv+图像处理(Image Processing in OpenCV) 4-0改变颜色空间

    本专栏代码地址 https://github.com/xiawei20161308104/xv_opencv_tutorials 本节代码路径 xv_opencv_tutorials/ImageProcessinginOpenCV/changing_colorspaces.py 参考 图像工程第4版,张毓晋,清华大学出版社 颜色空间转化函数 cv.cvtColor() “Indeed rays,properly expressed,are not colored”——牛顿。 光线为不同频率的电

    2024年02月03日
    浏览(87)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包