部分来自: https://wenku.baidu.com/view/eb2d600dbb68a98271fefadc.html http://blog.csdn.net/Taily_Duan/article/details/51506776 https://blog.wanghaoyu.cn/2016/01/07/rgb-hsv/ 一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有

色彩增强不同于彩色图像增强,图像增强的一般处理方式为直方图均衡化等,目的是为了增强图像局部以及整体对比度.而色彩增强的目的是为了使的原有的不饱和的色彩信息变得饱和.丰富起来.对应于Photoshop里面的“色相/饱和度”调节选项里面对饱和度的操作.色彩增强的过程,并不改变原有彩色图像的颜色以及亮度信息. 在我的色彩增强算法模块里面,始终只针对色彩饱和度(Saturation)信息做研究,调整.这样的话,那就不得不介绍HSV颜色空间了,H代表Hue(色彩),S代表Saturation(饱和度),V

hsv在不同的软件中,有不同的阈值, 在描述阈值之前,看一下它的定义,按照标准的定义,hsv应该是从0°到360°的一个环,加上一个表示亮度的轴,重点就是那个环. 这个环如图一,0°一般为红色120°为绿色,240°为蓝色,上面所说的红绿蓝都是纯色的红绿蓝. 这时问题来了,那240°到0°是什么颜色分布呢? 答案如图二,图二的截图是从windows自带的画板截取的图片,我们可以把右侧的选色区域想象成为一个圆筒,被截开成一个长方形,那么如果把这个长方形还原成圆筒的话,那么蓝色后面自然是渐变到红色了

void Rgb2Hsv(float R, float G, float B, float& H, float& S, float&V) { // r,g,b values are from 0 to 1 // h = [0,360], s = [0,1], v = [0,1] // if s == 0, then h = -1 (undefined) float min, max, delta,tmp; tmp = R>G?G:R; min = tmp>B?B:tmp

在运动目标检测中,常常会出现由于光线被遮挡,或场景其他物体的遮挡,在目标附近或场景里出现阴影,阴影的出现对后期目标的正确分割与处理带了很大的不便.如今,国内外已有不少文献来研究这个问题,并且提出了各种各样的阴影去除算法.本文就其中的一种算法提出了一个通用的实现算法,该算法考虑了背景与前景颜色相近的情况,希望能给大家一些帮助:(介绍下算法的思路:算法首先对RGB颜色空间的值进行归一化处理,即:r=R/(R+G+B),g=G/(R+G+B), I=(R+G+B)/3.然后利用背景和当前帧r,g的插值

  转自知乎和百度百科:从零开始学后期             文章: 冷暖色区分?冷暖肤色适用于那些色系的彩妆?    文章:干货 |如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) -蒜苗的回答     太强大了,又非常地接地气,赞一个              单独链接:干货|如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) 冷暖色对比 由于色彩的冷暖差别而形成的色彩对比,称为冷暖对比.红.橙.黄使人感觉温暖;蓝.蓝绿.蓝紫使人感觉寒冷;绿与紫介于期间,另外,色彩的冷暖对比

Filter Blue Light for Better Sleep By Carolyn Mohr11 May, 2016 Many people like to use their phones or tablets at night before they go to sleep. However, the light from mobile devices can interfere with sleep. But not all light carries the same risk.

在朋友圈里听到这首歌,好像是中央台天气预报用过的背景音乐.百度了一下,大致如下: 1967年,在维也纳举行的欧洲电视歌唱大赛,卢森堡歌手薇基·琳德洛丝(Vicky Leandros)演唱了一首由彼埃尔·顾尔(Pierre Cour)作词.安德列·帕普(Andre Popp)作曲的法国歌曲<爱是忧郁>(L’amour est Bleu),只得了第4名.虽然她用19种不同的语言录制了唱片,但销售情况并不见佳. 到了1968年,通俗音乐家保罗·莫里哀(Paul Maurriat)把这首歌作为他的大众

HSV是把H(色相),S(饱和度),V(亮度)当做色值来定位颜色的空间. 1.HSV模型 色相:取值范围是0~360度,用来表示颜色的类别.其中红色是0度,绿色是120度,蓝色是240度.饱和度:取值范围是0%~100%.用来表示颜色的鲜艳程度,灰色的饱和度是0%,纯粹的颜色(比如大红(255,0,0)青色(0,255,255)等等的饱和度是100%.亮度:取值范围是0%~100%,用来表示颜色的明暗程度,亮度为0%时为黑色,亮度为100%时为白色,介于0%~100%之间时,则用来表示各个颜色的

RGB颜色空间 在RGB中,一幅图像有三个独立的图像平面或通道组成:红,绿,蓝(以及第四个通道透明度). RGB颜色表 资料:网络  ◇  编制:王践舜 RGB(255,23,140)是光的三原色,也即红绿蓝Red.Green.Blue,它们的最大值是255,相当于100%. 白色:rgb(255,255,255) 黑色:rgb(0,0,0) 红色:rgb(255,0,0) 绿色:rgb(0,255,0) 蓝色:rgb(0,0,255) 青色:rgb(0,255,255) 紫色:rgb(255,

RGBA是代表Red(红色)Green(绿色)Blue(蓝色)和Alpha的色彩空间 YUV:Y"表示明亮度(Luminance或Luma),也就是灰阶值:而"U"和"V"表示的则是色度(Chrominance或Chroma),作用是描述影像色彩及饱和度,用于指定像素的颜色 一.概述 颜色通常用三个独立的属性来描述,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.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

颜色空间总结 RGB.HSV.YUV 什么是颜色 Wiki是这样说的:颜色或色彩是通过眼.脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应.嗯,简单点说,颜色就是人对光的一种感觉,由大脑产生的一种感觉.感觉是一个很主观的东西,你怎么确定你看到的红色和我看到的是一样的呢?这个视频解释的很不错.我们需要先假设正常人对于同一种光产生的感觉基本是一致的,讨论才能继续下去. 人的视网膜上布满了感光细胞,当有光线传入人眼时,这些细胞就会将刺激转化为视神经的电信号,最终在大脑得到解释.视网膜上有两类感光细胞:视锥

RGB.YUV.HSV和HSL区别和关联 近期在做的一个需求和颜色转换有关系,所以本篇将开发过程中比较常见的 四种颜色 进行一番梳理. 一.RGB颜色空间 从我们最常见的RGB颜色出发,RGB分别对应着 Red(红).Green(绿).Blue(蓝),也就是我们平时所说的三原色,调整这三种颜色的比例,可以搭配出所有的色彩. 这时你可能就要问了,YUV.HSV.HSL也能描述所有色彩啊,为啥RGB是最常用的捏? 这就要回归到现实了,现实里显示器显像时,每一个像素点后面对应着 3个发光二极管,这3个

RGB & HSV 英文全称 RGB - Red, Green, Blue HSV - Hue, Saturation, Value HSV --> RGB 转换公式 HSV --> RGB 颜色表 RGB --> HSV 转换公式 RGB --> HSV 颜色表 参考资料 1.RGB to HSV conversion | color conversion http://www.rapidtables.com/convert/color/rgb-to-hsv.htm 2.

颜色模型,是用来表示颜色的数学模型.比如最常见的 RGB模型,使用 红绿蓝 三色来表示颜色. 一般的颜色模型,可以按照如下分类: 面向硬件设备的颜色模型:RGB,CMYK,YCrCb. 面向视觉感知的颜色模型:HSL,HSV(B),HSI,Lab. 不同的颜色模型有不同的应用场景,而RGB模型适合于显示器这样的的设备. 其中,前端支持的是 RGB.HSL,即在前端页面中只有这两种模型的颜色值可以有效展示出来. 而对于 HSV,则是我们在创建颜色选择器插件时所需要了解的一种模型. 目前,chrom

HSV是把H(色相),S(饱和度),V(亮度)当做色值来定位颜色的空间.色相的取值范围是0~360度,用来表示颜色的类别.其中红色是0度,绿色是120度,蓝色是240度.饱和度的取值范围是0%~100%.用来表示颜色的鲜艳程度,灰色的饱和度是0%,纯粹的颜色(比如大红(255,0,0)青色(0,255,255)等等的饱和度是100%.亮度的取值范围是0%~100%,用来表示颜色的明暗程度,亮度为0%时为黑色,亮度为100%时为白色,介于0%~100%之间时,则用来表示各个颜色的明暗程度. 相对于

首先,进行非均匀量化,H,S,V三通道分别量化为16,4,4级,返回一个向量.量化依据如下表: function vec = getHsvHist(Image) [M,N,O] = size(Image); if O~= 3 error('3 components are needed for histogram'); end [h,s,v] = rgb2hsv(Image); H = h; S = s; V = v; h = h*360; %将hsv空间非等间隔量化: % h量化成16级: %

//函数功能:在HSV颜色空间对图像进行肤色模型分割 //输入:src-待处理的图像,imgout-输出图像 //返回值:返回一个iplimgae指针,指向处理后的结果 IplImage* SkinSegmentHSV(IplImage* src,IplImage* imgout) { //定义一些中间指针,指向处理过程中的中间变量 IplImage* HSV = NULL; IplImage* HImg= NULL; IplImage* SImg= NULL; IplImage* VImg=

目前在计算机视觉领域存在着较多类型的颜色空间(color space).HSL和HSV是两种最常见的圆柱坐标表示的颜色模型,它重新影射了RGB模型,从而能够视觉上比RGB模型更具有视觉直观性. HSV颜色空间 HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集,圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1,G=1,B=1 三个面,所代表的颜色较亮.色彩H由绕V轴的旋转角给定.红色对应于 角度0° ,绿色对应于角度120°,蓝色对应于角度24

HSL 和 HSV(也叫做 HSB)是对RGB 色彩空间中点的两种有关系的表示,它们尝试描述比 RGB 更准确的感知颜色联系,并仍保持在计算上简单.HSL 表示 hue(色相).saturation(饱和度).lightness(亮度),HSV 表示 hue. saturation.value 而 HSB 表示 hue.saturation.brightness(明度). HSV 的图形描述 HSL 和 HSV 二者都把颜色描述在圆柱体内的点,这个圆柱的中心轴取值为自底部的黑色到顶部的白色而在它