简介 LAB颜色空间在计算机视觉中经常被使用,知道L,A,B三个通道的取值范围有一定的意义. OpenCV获取LAB取值范围 下面是一段实验代码,用于获取LAB的取值范围. 基本思路是,排列组合所有RGB可能,然后转变成LAB,在所得LAB中求取最大最小值. #include <iostream> #include <vector> using namespace std; #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv

Reinhard颜色迁移算法的过程很简单,流程如下,细节部分见原文,题目为color transfer between images: 将参考图片和目标图片转换到LAB空间下 得到参考图片和目标图片的均值和标准差 对目标图片的每一个像素值,减去目标图像均值然后乘上参考图片和目标图片标准差的比值,再加上参考图像均值 将目标图片转换到RGB空间 将RGB图片转换到LAB空间很重要,因为LAB空间能降低三原色之间的相关性,如果不转换,结果会有很大的不同 # -*- coding: utf-8 -*-

前一段时间实现了Reinhard颜色迁移算法,感觉挺有意思的,然后在代码上随意做了一些更改,有了一些发现,把Lab通道的a通道值改为127左右,可以将绿色改为黄色,而对其他颜色的改动非常小,因此可以将春天的场景变换到秋天去,这里是核心代码: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 image = cv2.imread('test.jpg') image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2LAB) image[:,:,1] = 12

void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, ) src: 输入图像 dst: 输出图像 code: 颜色空间转换标识符 OpenCV2的CV_前缀宏命名规范被OpenCV3中的COLOR_式的宏命名前缀取代 注意RGB色彩空间默认通道顺序为BGR 具体可以参考: enum cv::ColorConversionCodes部分 dstCn: 目标图像的通道数,该参数为0时,目标图像根据源图像的通道数和具体操作自动决定 示例代码如下: #includ

Imgproc.cvtColor(sshotmat, sshotmatgray,  Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); 更多参数看 public class Imgproc { private static final int IPL_BORDER_CONSTANT = 0, IPL_BORDER_REPLICATE = 1, IPL_BORDER_REFLECT = 2, IPL_BORDER_WRAP = 3, IPL_BORDER_REFLECT_101 = 4, IPL_B

cmake简明使用指南 Last update 2018/8/8 先执行cmake生成makefile,然后看看里面的内容,(至少在ubuntu16.04上的cmake3.5.1上),有如下内容提供: # Help Target help: @echo "The following are some of the valid targets for this Makefile:" @echo "... all (the default if no target is prov

CvtColor Void cv::cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, INT code, INT dstCn = ) 将图像从一个颜色空间转换为另一个. 该函数将输入图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间.在从RGB颜色空间转换的情况下,应明确指定通道的顺序(RGB或BGR).请注意,OpenCV中的默认颜色格式通常称为RGB,但实际上是BGR(字节相反).因此,标准(24位)彩色图像中的第一个字节将为8位蓝色分量,第二个字节为绿色,第三个字节为

1. 在算法设计中使用策略(Strategy)模式 策略设计模式的目标是将算法封装在类中.因此,可以更容易地替换一个现有的算法,或者组合使用多个算法以拥有更复杂的处理逻辑.此外,该模式将算法的复杂度隐藏在易用的编程接口背后,降低了算法的部署难度. 准备工作 比方说,我们需要构建一个简单的算法,它可以鉴别出图像中含有给定颜色的所有像素.该算法输入的是图像以及颜色,并返回表示含有指定颜色的像素的二值图像,该算法还需要指定另外一个参数,即对颜色偏差的容忍度. 实现方法 让我们写一个主函数,然后看看我们

  Super fast color transfer between images About a month ago, I spent a morning down at the beach, walking along the sand, letting the crisp, cold water lap against my feet. It was tranquil, relaxing. I then took out my iPhone and snapped a few photo

最近在做把matlab代码转成python代码,没有用过matlab,python也只是局限于爬虫,所以.... matlab与python最大的不同是,matlab的下标是从1开始的,python和C语言C++都是下标从0开始的,在matlab中,对图片缩放,有一个imresize函数,Resize the image, specifying scale factor and using default interpolation method and antialiasing.在Python

OpenCV的颜色空间转换函数:   C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 )   参数dstCn原来一直沿用CV_BGR2GRAY, CV_RGB2GRAY, CV_GRAY2BGR, CV_GRAY2RGB等格式,但最新几个版本的OpenCV已改为COLOR_BGR2GRAY类似形式,今天才看源代码imgproc.hpp才发现,但官方文档还没修改,如下图,如果程序中使用较新的版本Op

cv::cvtColor()用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间的转换(目前常见的颜色空间均支持),并且在转换的过程中能够保证数据的类型不变,即转换后的图像的数据类型和位深与源图像一致. 具体调用形式如下: void cv::cvtColor( cv::InputArray src, // 输入序列 cv::OutputArray dst, // 输出序列 int code, // 颜色映射码 // 输出的通道数 (0='automatic') ); 其中,最后一个参数dstCn用于指定

目录 cv2.cvtColor() 1. RGB to GRAY 2. RGB to CIE XYZ 3. RGB to YCrCb JPEG 4. RGB to HSV 5. RGB to HLS 6. RGB to CIE L*a*b 7. RGB to CIE L*u*v   本文主要记录Python-OpenCV中cv2.cvtColor()的使用: cv2.cvtColor()   转换图像的颜色空间:官方文档 def cvtColor(src, code, dst=None, dst

Bilateral Filtering for Gray and Color Images 双边滤波器:保留边界的平滑滤波器. 在局部上,就是在灰度值差异不大的区域平滑,在灰度值差异比较大的边界地区保留边界.所以双边滤波器作用于每个像素的同时,必然会受到领域像素点的距离.灰度值差的权重影响. 已知低通滤波可以表示为: range filter可以表示为:(range filter 试选定一个数值范围,再做滤波的一个操作) 所以,双边滤波器的定义是: 其中,k(x)是归一化(normalize)函

           OpenCV是我们大家非常熟悉的图像处理开源类库:在其新版本将原本在Contrib分库中的DNN模块融合到了主库中,并且更新了相应文档.这样我们就能够非常方便地利用OpenCV实现一些属于DeepLearning范畴的效果,比如“超级分辨率”“单色图片着色”“色彩迁移”等.当我们想把软件处理的平台由PC机转移到嵌入式平台和手机上的时候,QT也是能和OpenCV配合地非常好的平台.在这里,我具体研究了如何搭建Android+QT+OpenCV环境,实现“单色图片着色”效果:并

    目前人工智能Artificial Intelligence主要分为两大分支: 计算机视常见:Computer Vision,简称CV   CV主要是研究如何让机器看懂世界的一种技术,通过各种光学传感器来代替人眼对目标对象进行识别,跟踪和检测,使机器能够处理输入的各种图像和视频. 自然语言处理:Natural Language Processing,简称NLP   NLP主要是研究如何机器读懂世界的一种技术,最终执行如语言翻译.智能客服等.     因为目前所从事的项目都是基于CV的,所以

1.获取像素并修改 读取一副图像,根据像素的行和列的坐标获取它的像素值,对于RGB图像而言,返回RGB的值,对于灰度图则返回灰度值 import cv2 import numpy img = cv2.imread('1.jpg') px = img[100, 100] print(px) #获取图像的(100,100)的3维矩阵 Blue = img[100, 100, 0] Gray = img[100, 100, 1] Red = img[100, 100, 2] print(Blue, G

灰度图像数字化 我们平时使用PS或者其它图像处理的软件打开一个要处理的图像,当我们将图像放大的足够大的时候我们会发现很多个灰度程度不同的小方格,其中每个方格就相当于一个像素,水平方向的方格数代表这个图像的像素宽度(通常在图像的属性信息中可以查看到图像以像素为单位的宽度),同样垂直方向上的方格的个数代表图像的像素高度.计算机会将每个方格化为一个数值----位深度,是将一个方格化为[0,255]之间的一个uchar类型的数字,用256个数来表示灰度的深浅(0代表黑色,256代表白色),值越小越灰,反

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

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

/*=========================================================================*/ // 阵列操作 /*=========================================================================*/ 基本矩阵和图像运算符 ---------------------------------------------------------------------------