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使用OpenCV进行颜色分割

此外，Darknet使用OpenMP（应用程序编程接口）进行编译的时间几乎是OpenCV的18倍。这更加说明了使用OpenCV的速度是比较快速的。 ?...在OpenCV和Darknet上进行YOLOv3培训时CPU性能 颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物的图像，或者从单一的背景图像中提取其他彩色物体。...颜色分割示例 从以上示例中可以看出，尽管OpenCV是一种更快的方法，但是它对于图像的分割结果并不是非常的理想，有时会出现分割误差或者错误分割的情况 接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行颜色的分割.../bird.png') 接下来我们使用滤波器对该图像进行预处理，对图像进行模糊操作，以减少图像中的细微差异。在OpenCV中提供了4个内置的滤波器，以满足用户对图像进行不同滤波的需求。...接下来是“颜色分割”的最重要一步，即“阈值分割”。这里我们将确定要提取的所有像素的阈值。使用OpenCV进行颜色分割中最重要步骤——阈值分割，这可能是一个相当繁琐的任务。

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使用OpenCV进行颜色分割

此外，Darknet使用OpenMP（应用程序编程接口）进行编译的时间几乎是OpenCV的18倍。这更加说明了使用OpenCV的速度是比较快速的。 ?...在OpenCV和Darknet上进行YOLOv3培训时CPU性能 颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物的图像，或者从单一的背景图像中提取其他彩色物体。...颜色分割示例 从以上示例中可以看出，尽管OpenCV是一种更快的方法，但是它对于图像的分割结果并不是非常的理想，有时会出现分割误差或者错误分割的情况 接下来我们将介绍如何通过OpenCV对图像进行颜色的分割.../bird.png') 接下来我们使用滤波器对该图像进行预处理，对图像进行模糊操作，以减少图像中的细微差异。在OpenCV中提供了4个内置的滤波器，以满足用户对图像进行不同滤波的需求。...接下来是“颜色分割”的最重要一步，即“阈值分割”。这里我们将确定要提取的所有像素的阈值。使用OpenCV进行颜色分割中最重要步骤——阈值分割，这可能是一个相当繁琐的任务。

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    使用 OpenCV 进行图像分割

    对于图像分割，这里的集群是不同的图像颜色。...代码实现 导入库 加载输入图像并在 OpenCV 上进行处理 执行分段的步骤： 将图像转换为RGB格式 将图像重塑为由像素和 3 个颜色值 (RGB) 组成的二维数组 cv2.kmeans() 函数将二维数组作为输入...该过程遵循一种简单易行的方法，通过一定数量的先验固定的集群对给定图像进行分类。 该算法实际上从图像空间被划分为 k 个像素的开始，表示 k 个组质心。...在这里，当我们看到图像时，有三种主要颜色（绿色代表树木，蓝色代表海洋/湖泊，白色到橙色代表天空），所以我们考虑集群的数量为 3。...构建分割后的图像 将所有像素转换为质心的颜色 重塑回原始图像尺寸 显示图像 禁用某些集群以可视化它们所代表的段。

    2.6K21

    使用颜色空间进行图像分割

    使用颜色空间进行简单分割 颜色空间和使用opencv读取图像 在RGB颜色空间可视化小丑鱼 在HSV颜色空间可视化小丑鱼 选取范围 这个分割是否可以泛化到小丑鱼的亲属？...在本文中，您将学习如何使用OpenCV基于Python中的颜色从图像中简单地分割对象。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，用c/c++编写，带有Python绑定，提供了操作颜色空间的简单方法。...使用颜色空间进行简单分割 为了演示颜色空间分割技术，我们在real-Python材料库中提供了一个尼莫鱼图像数据集，供您下载和玩耍。小丑鱼很容易被它们明亮的橙色识别，所以它们是好的分割候选。...总结 在本教程中，您已经看到了几个不同的颜色空间，一幅图像是如何分布在RGB和HSV颜色空间中的，以及如何使用OpenCV在颜色空间之间进行转换和分割范围。...总之，您已经了解了如何使用OpenCV中的颜色空间来执行图像中的对象分割，并希望看到它在执行其他任务方面的潜力。

    6.6K31

    使用OpenCV进行图像全景拼接

    图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。...本文主要的知识点包含一下内容： 关键点检测 局部不变描述符（SIFT，SURF等） 特征匹配 使用RANSAC进行单应性估计 透视变换 我们需要拼接的两张图像如下： 特征检测与提取 给定上述一对图像...对于SIFT和SURF，OpenCV建议使用欧几里得距离。对于ORB和BRISK等其他特征提取器，建议使用汉明距离。...我们要使用OpenCV创建BruteForce Matcher，一般情况下，我们只需要指定2个参数即可。第一个是距离度量。第二个是是否进行交叉检测的布尔参数。...我们可以使用OpenCV warpPerspective()函数。它以图像和单应矩阵作为输入。

    2.3K10

    VC++中使用OpenCV进行颜色检测

    VC++中使用OpenCV进行颜色检测 在VC++中使用OpenCV进行颜色检测非常简单，首选读取一张彩色图像，并调用函数cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);函数将原图...颜色检测通常可以用于物体检测和跟踪中，尤其在不同的图像和物体中根据特定的颜色去筛选出某个物体。...我们更习惯使用直观的方式来感知颜色，HSV色彩空间提供了这样的方式。通过HSV色彩空间，我们能够更加方便地通过色调、饱和度和亮度来感知颜色。...其实，除了HSV色彩空间，我们讨论的其他大多数色彩空间都不方便人们对颜色进行理解和解释。...VC++中使用OpenCV对图像进行颜色检测 通过学习油管博主murtazahassan的视频Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours，里面第6个OpenCV示例将到如何从一副兰博基尼的轿车图像中进行颜色检测

    1.2K00

    使用OpenCV在Python中进行图像处理

    因此，单个图像将有三个这样的矩阵。 安装 注意：由于我们将通过Python使用OpenCV，因此隐含的要求是您的工作站上已经安装了Python（版本3）。...在我们继续在应用程序中使用图像处理之前，重要的是要了解哪种操作属于此类，以及如何进行这些操作。...这些操作以及其他操作将在以后的应用程序中使用。 对于本文，我们将使用以下图像： 注意：为了在本文中显示图像，已对图像进行了缩放，但是我们使用的原始大小约为1180x786。...您可能已经注意到图像当前是彩色的，这意味着它由三个颜色通道表示，即红色，绿色和蓝色。我们将图像转换为灰度图像，并使用下面的代码将图像分为单独的通道。...2：使用Canny Edge Detector进行边缘检测 到目前为止，我们一直在使用的玫瑰图像具有恒定的背景，即黑色，因此，对于该应用程序，我们将使用不同的图像以更好地显示算法的功能。

    3.7K20

    使用OpenCV进行图像编辑--绘画和素描

    OpenCV是功能强大的计算机视觉库，具有强大的图像处理工具包。在本文中，我们将利用它来创建绘图和绘画，其中大多数将使用内置功能！让我们简短介绍一下，直接进入令人兴奋的实操环节。...要求 油画效果需要使用OpenCV Contrib模块，而其他模块可以使用OpenCV的标准发行版执行。...范围1-200 # sigma_r控制邻域内不同颜色的平均方式。较大的sigma_r导致恒定颜色的较大区域。...# shade_factor是输出图像强度的简单缩放。值越高，结果越亮。范围0-0.1。 黑白素描 彩色素描 结合上述内容，我们发现使用OpenCV进行艺术创作很容易，尤其是使用内置功能时。...同时，我们将会持续更新有关OpenCV进行图像编辑操作的内容，有兴趣的同学可以后台留言~关注小白，不迷路。

    1.1K10

    图像处理基础：颜色空间及其OpenCV实现

    文章内容包括： 什么是颜色空间？ 颜色空间有哪些类别？ 如何在OpenCV中实现？ 什么是颜色空间？ 颜色是一种连续的现象，它意味着有无数种颜色。但是，人类的眼睛和感知能力是有限的。...，然后在OpenCV以BGR格式读取图像时将BGR颜色空间转换为RGB颜色空间，但Maplotlib使用RGB格式来显示图像。...这就是为什么我们需要转换颜色空间后，读取图像为RGB。 然后对固定图像进行三份拷贝，并将每份拷贝的任何双色通道设为零，分别用于访问红、绿、蓝通道。如果你让第0个颜色通道都是0那么你只会得到蓝色通道。...图2：HSL颜色空间 HSL颜色空间的Python实现： 使用OpenCV函数**cvtColor()**将BGR颜色空间转换为HSL颜色空间，在这里我们需要传递图像，以及从哪个颜色空间到哪个颜色空间我们想要改变图像...通过改变这些参数，我们可以生成不同的颜色。 ? 图3：HSV颜色空间 HSV颜色空间的Python实现： 使用cvtColor()函数将色彩空间转换为HSV色彩空间。

    1.7K10

    基于OpenCV实现图像间快速颜色迁移

    (5)目标图像通道分离为L,a,b后，每个通道减去对应通道的均值 (6)target图像每个通道的标准偏差除以源图像对应通道标准偏差，再乘以对应通道图像对目标图像通道进行缩放。...由于 OpenCV 处理颜色空间转换的方式，我添加了它。如果你要在不同的语言/库中实现这个算法，你要么必须执行颜色空间转换自己，或了解进行转换的库是如何工作的）。 (9)将通道重新合并在一起。..., target): # 将源图像和目标图像从BGR颜色空间转到Lab颜色通道 # 确保使用OpenCV图像为32位浮点类型数据 source = cv2.cvtColor(source,...= np.clip(l, 0, 255) a = np.clip(a, 0, 255) b = np.clip(b, 0, 255) # 将通道合并在一起并转换回BGR颜色空间，确保确保使用...用PyQt5加个UI，选择自己的图片进行测试： 处理前： ? 处理后： ?

    2.2K30

    OpenCV4 新特性 - 图像无缝克隆函数演示

    点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 一：API函数介绍 OpenCV3.x的图像计算模块多了新算法API-无缝克隆(Seamless Cloning...mask, // 遮罩层，大小跟src图像一样大Point p, // 克隆图像在dst图像上的中心位置OutputArray blend, // 克隆完成输出图像int flags // 克隆方法选择...) 支持的克隆方法有三种分别如下 - NORMAL_CLONE 把待克隆的src对象完整的插入到dst目标图像图像中去，不改变其轮廓特征与结构 - MIXED_CLONE 混合克隆跟正常克隆相比，它会把背景颜色与纹理考虑进去...- MONOCHROME_TRANSFER 基于特征的迁移融合，只会把特征融合到背景图像当中。 二：代码演示 一般我们使用无缝克隆时候最常用设置就是正常克隆，都是想无缝替换或者融合特定对象到场景中去。...演示程序主要是基于图像二值化实现自动遮罩层提取生成，然后基于遮罩图像，原图像、目标图像使用无缝克隆算法生成混合之后的输出图像。

    1.2K20

    如何对RAW图像进行颜色校正

    在上一节中，我们用几种方法得到了去马赛克后的图像 我们当前的进度如下： 现在我们的图像已经是3个通道了，每一个通道的值都代表着对特定颜色波长的响应——你看，我们又涉及到颜色的本质了：颜色只是我们的感觉...，波长和频率才是光的本质 今天这一节，我们需要知道的第一个信息是：每种相机的传感器的响应函数是不一样的，因此不同设备的颜色空间也是不一样的。...简单说，不同设备看到的R/G/B颜色都是不一样的。 所以，如果我们直接在不同的设备间采用它们自身的颜色值表示，会导致很大的混乱，这也包括了相机和显示器之间。...我们现在要做的事，是把用相机本身颜色空间标识的图像，转换到各个设备间公用的sRGB颜色空间，以便于在显示器上显示。 那么，应该如何完成这个过程呢？这里面的各个颜色空间是什么意思呢?...我们如何从RAW文件中获取到需要的颜色转换矩阵，又如何利用这个矩阵呢？

    1.3K30

    OpenCV3 新特性 - 图像无缝克隆函数演示

    一：API函数介绍 OpenCV3.x的图像计算模块多了新算法API-无缝克隆(Seamless Cloning)，主要是针对图像编辑，局部修改等应用场景实现迁移对象与原图像场景的无缝克隆。...mask, // 遮罩层，大小跟src图像一样大 Point p, // 克隆图像在dst图像上的中心位置 OutputArray blend, // 克隆完成输出图像 int flags // 克隆方法选择...) 支持的克隆方法有三种分别如下 - NORMAL_CLONE 把待克隆的src对象完整的插入到dst目标图像图像中去，不改变其轮廓特征与结构 - MIXED_CLONE 混合克隆跟正常克隆相比，它会把背景颜色与纹理考虑进去...- MONOCHROME_TRANSFER 基于特征的迁移融合，只会把特征融合到背景图像当中。 二：代码演示 一般我们使用无缝克隆时候最常用设置就是正常克隆，都是想无缝替换或者融合特定对象到场景中去。...演示程序主要是基于图像二值化实现自动遮罩层提取生成，然后基于遮罩图像，原图像、目标图像使用无缝克隆算法生成混合之后的输出图像。 案例一：文字融合 文字信息 ? 目标图像 ? 融合效果 ?

    1.5K40

    使用 OpenCV 对图像进行特征检测、描述和匹配

    介绍 在本文中，我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。 首先，让我们看看什么是计算机视觉，OpenCV 是一个开源计算机视觉库。...通过分析颜色、形状和质地，你可以说它是芒果。 用于识别图像的线索称为图像的特征。同样，计算机视觉的功能是检测图像中的各种特征。 我们将讨论 OpenCV 库中用于检测特征的一些算法。 1....它还用于缩放图像。 考虑这三个图像。尽管它们在颜色、旋转和角度上有所不同，但你知道这是芒果的三种不同图像。计算机如何能够识别这一点？...它指的是特定二值图像中具有共同属性的一组连接像素或区域。这些区域是 OpenCV 中的轮廓，具有一些额外的特征，如质心、颜色、面积、均值和覆盖区域中像素值的标准差。...它目前正在你的手机和应用程序中使用，例如 Google 照片，你可以在其中对人进行分组，你看到的图像是根据人分组的。 这个算法不需要任何主要的计算。它不需要GPU。快速而简短。它适用于关键点匹配。

    3.9K41

    使用Python+OpenCV进行图像处理（二）| 视觉入门

    整个视觉入门系列内容如下： 理解颜色模型与在图像上绘制图形（图像处理基本操作）。 基本的图像处理与滤波技术。 从特征检测到人脸检测。...这四种技术应用一个共同的基本原理，即使用滤波器(内核)对图像进行卷积运算。不同的是，在四种模糊方法中使用的滤波器的值是不同的。...因此图像也会变得越来越模糊。让我们用下面的代码对比处理结果。(为了便于比较，将把原始图像加到结果中，进行对比显示。)...，设定阈值进行像素点分割，进而得到图像的二值图像。...在这里，我们也可以将同样的概念引入到图像的像素值中。图像梯度表示像素强度或颜色模式的方向变化，因此可以通过梯度来定位边缘。

    2.9K51

    使用Python+opencv进行图像处理(一) | 视觉入门

    从本文开始，我们将有一系列关于图像处理和目标检测基础知识的教程。本篇是OpenCV入门教程第一部分，完整的系列教程如下： 1. 理解颜色模型与在图像上绘制图形（图像处理基本操作）。 2....基本的图像处理与过滤。 3. 从特征检测到人脸检测（TBU） 本系列的第一部分将从Opencv的安装，结合代码实战讲解颜色模型与图形绘制讲起。本教程的完整代码已经放在Github上，方便大家使用。...如果没有任何报错，那么就可以开始使用了！ import cv2 cv2.__version__ 我们使用用OpenCV做的第一步就是导入一个图像，如下方所示。...加色模型使用光代表计算机屏幕上的颜色，而减色模型使用墨水在纸上打印这些数字图像。前者的原色由红色、绿色和蓝色(RGB)组成，后者有蓝色、品红、黄色和黑色(CMYK)四种原色组成。...观察下图，不同颜色模式下的车道线。在计算机视觉任务中，我们利用掩膜（masking）进行多色模式转换。如果你想了解更多关于图像处理在车道检测任务中的应用，可参看这篇文章。

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