原文:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7200440 同RGB颜色空间相比,Lab是一种不常用的色彩空间.它是在1931年国际照明委员会(CIE)制定的颜色度量国际标准的基础上建立起来的.1976年,经修改后被正式命名为CIELab.它是一种设备无关的颜色系统,也是一种基于生理特征的颜色系统.这也就意味着,它是用数字化的方法来描述人的视觉感应.Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度,取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白:a

1.原理 RGB无法直接转换成LAB,需要先转换成XYZ再转换成LAB,即:RGB——XYZ——LAB 因此转换公式分两部分: (1)RGB转XYZ 假设r,g,b为像素三个通道,取值范围均为[0,255],转换公式如下: (1) (2) (3) M= 0.4124,0.3576,0.1805 0.2126,0.7152,0.0722 0.0193,0.1192,0.9505 等同于如下公式: X = var_R * 0.4124 + var_G * 0.3576 + var_B * 0.180

通过Photoshop的拾色器,我们知道表征颜色的模型的不止一种,本文将系统并且详细讨论这四种模型(HSV.LAB.RGB和CMYK)之间的联系以及应用.本文部分章节整合了多位优秀博主的博客(链接见本文末尾),并对其表示感谢.文章中模型转换使用的是C式伪代码而不是数学公式,这样更便于编程人士理解. 图1.Photoshop cc的拾色器数字图像处理中,最常用的使用也是最容易理解的是RGB模型,常用于颜色显示和图像处理,是三维坐标的模型形式.下面先介绍RGB模型(图1),该模型可以使用vec3(r

hsb 颜色模式理解了. lab 颜色模式,都说是生理原因.没说是啥生理原因. 猜测:黄色, 洋红色 刺眼.   绿色,蓝色,不刺眼. https://blog.csdn.net/self_mind/article/details/50679836 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/self_mind/article/details/50679836RGB颜色空间 RGB颜

目录 1. 准备工作-- 2. RGB颜色空间 3. LAB色彩空间 4. YCrCb色彩空间 5. HSV色彩空间 Color spaces in OpenCV (C++ / Python) 几天前我的朋友马克告诉我关于构建一个基于计算机视觉的自动化魔方求解器的想法,我很好奇.他试图使用颜色分割来查找立方体的当前状态.虽然他的颜色分段代码在晚上在他的房间里工作得很好,但是在白天他的房间外面,他的颜色分解代码却崩溃了! 他问我求助,我立即明白他哪里出了问题.像许多其他业余电脑视觉爱好者一样,他在

In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.  Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085 IplImage "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeo

背景引言 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)是用于在计算机视觉和图像处理领域,目标检测的特征描述子.该项技术是用来计算图像局部出现的方向梯度次数或信息进行计数.此种方法跟边缘方向直方图.尺度不变特征变换以及形状上下文方法有很多相似.但与它们的不同点是:HOG的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率.即:在一个网格密集的大小统一的细胞单元上计算,而且为了提高性能,还采用了重叠的局部对比度归一化技术.HoG特征与SVM分类器结合,已经被广泛应用于图

转载自缘佳荟的博客. 颜色通常用三个相对独立的属性来描述,三个独立变量综合作用,自然就构成一个空间坐标,这就是颜色空间.而颜色可以由不同的角度,用三个一组的不同属性加以描述,就产生了不同的颜色空间.但被描述的颜色对象本身是客观的,不同颜色空间只是从不同的角度去衡量同一个对象. 颜色空间按照基本结构可以分两大类:基色颜色空间和色.亮分离颜色空间.前者的典型是 RGB,还包括 CMY.CMYK.CIE XYZ 等:后者包括 YCC/YUV.Lab.以及一批“色相类颜色空间”.CIE XYZ 是定义一

结合这周看的论文,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈自己的理解: HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检測的特征描写叙述器.这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值.这样的方法跟边缘方向直方图(edge orientation histograms).尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform descriptors)以及形状上下文方法( shape c

Key-value coding (KVC) 和 key-value observing (KVO) 是两种能让我们驾驭 Objective-C 动态特性并简化代码的机制.在这篇文章里,我们将接触一些如何利用这些特性的例子. 观察 model 对象的变化 在 Cocoa 的模型-视图-控制器 (Model-view-controller)架构里,控制器负责让视图和模型同步.这一共有两步:当 model 对象改变的时候,视图应该随之改变以反映模型的变化:当用户和控制器交互的时候,模型也应该做出相应

内容转移到博客文章系列:显著性检测 1.简介 视觉显著性包括从下而上和从上往下两种机制.从下而上也可以认为是数据驱动,即图像本身对人的吸引,从上而下则是在人意识控制下对图像进行注意.科研主要做的是从下而上的视觉显著性,而从上而下的视觉显著性由于对人的大脑结构作用了解还很肤浅,无法深刻的揭示作用原理所以做研究的人也相对较少. 2. 方法 显著性检测一般分为空域和频域. 空域的方法比如:特征提取类似ltti的做法:使用图论知识,显著图建立引入了马尔科夫链:分层提取,并训练SVM用作检测:分析上下文,

一.概述 前面一个系列,我们对车牌识别的相关技术进行了研究,但是车牌识别相对来说还是比较简单的,后续本人会对人脸检测.人脸识别,人脸姿态估计和人眼识别做一定的学习和研究.其中人脸检测相对来说比较简单,譬如Dlib库中直接封装了现成的库函数 frontal_face_detector 供相关人员使用,但是Dlib的运行速率并不是很高,另外于仕琪老师的 libfaceDetection 库具有较高的识别率和相对较快的运行速度,具体可以从github 上获取 https://github.com/Sh

一.介绍 基于图的图像分割(Graph-Based Image Segmentation),论文<Efficient Graph-Based Image Segmentation>,P. Felzenszwalb, D. Huttenlocher,International Journal of Computer Vision, Vol. 59, No. 2, September 2004 论文下载和论文提供的C++代码在这里. Graph-Based Segmentation是经典的图像分割

IplImage 一.资源 In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra. Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085[学习Opencv笔记] 二.IplImage Data structure "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" type

矩阵和图像的操作 (1)cvCrossProduct函数 其结构 void cvCrossProdust(//计算两个三维向量的叉积 const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst ); 实例代码 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; int main()

Github-iOS 工具 和 App   系统基础库 Category/Util sstoolkit 一套Category类型的库,附带很多自定义控件 功能不错-       BFKit 又一套Category类型的 Kit,还有几个工具类       APUtils 又一套Category类型的 Kit       QSKit 又一套Category类型的 Kit       iOS-Categories 又一套Category类型的 Kit       BlocksKit 将Block风格

HOG(Histograms of Oriented Gradients )梯度方向直方图 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.此方法使用了图像的本身的梯度方向特征,类似于边缘方向直方图方法,SIFT描述子,和上下文形状方法,但其特征在于其在一个网格密集的大小统一的方格单元上计算,而且为了提高精确度使用了重叠的局部对比度归一化的方法. 这篇文章的作者Navneet Dalal和Bi

 图像切割-基于图的图像切割(Graph-Based Image Segmentation) Reference: Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT Code 图像切割-基于图的图像切割(OpenCV源代码注解) 最后一个暑假了,不打算开疆辟土了.战略中心转移到品味经典.计划把图像切割和目标追踪的经典算法都看一看.再记些笔记. Graph-Based Segmentation 是经典的图像切割算法,作者Felzens

目录 一.前言 二.色彩知识 2.1 色彩理论 2.1.1 成像原理 2.1.2 色彩模型和色彩空间 2.1.3 色彩属性 2.1.4 直方图 2.1.5 色调曲线 2.1.6 线性空间与Gamma空间 2.1.7 HDR和色调映射 2.2 颜色操作 2.2.1 基础操作 2.2.2 颜色插值 2.2.3 颜色混合 2.3 常用曲线 2.3.1 线性曲线 2.3.2 指数曲线 2.3.3 三角函数 2.3.4 贝塞尔曲线 2.3.5 Catmull–Rom曲线 2.3.6 其它曲线 特别说明 参

(Sometimes technology enhances art. Sometimes it vandalizes art. --- 有时技术会增强艺术,有时它破坏了艺术.) 着色黑白电影是一个可以追溯到1902年的古老想法.几十年来,许多电影创作者反对将黑白电影着色的想法,并将其视为对艺术的破坏. 今天它被接受为艺术形式的增强.该技术本身已经从艰苦的手工着色转变为如今的自动化技术. 在美国,Legend Films使用其自动化技术为旧的经典影片着色. 在印度,电影Mughal-e-Azam

RGB三原色组合方式是最常用的 RGB色彩空间: R:红色分量 G:绿色分量 B:蓝色分量 HSV色彩空间: H - 色调(主波长). S - 饱和度(纯度/色调). V - 明度(强度). LAB色彩空间: L - 亮度(强度). A颜色分量从绿色到品红色的一种颜色成分. B颜色分量从蓝色到黄色. YCrCb色彩空间: Y - 伽马校正后从RGB获得的亮度或亮度分量. Cr = R - Y(距离Luma红色分量有多远). Cb = B - Y(来自Luma的蓝色组分有多远). 在OpenCV中