在ROS机器人的应用开发中，调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法，现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来，希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助。至于为什么转换成HSV模型，因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的，实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出。
在计算机视觉和图像处理领域，图像数据类型和颜色空间转换是非常重要的概念。Python 提供了强大的库和工具，用于读取、操作和转换图像数据。本文将深入探讨Python中的图像数据类型，以及如何进行常见的颜色空间转换。
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是色彩空间的转换 1.常见色彩空间及色彩空间转换 RGB 红色：Red，绿色：Green，蓝色：Blue HSV 色相：Hue(0-180)，饱和度：Saturation(0-255)，明度；Value(0-255) 常用于颜色检测 HSL/HLS 色相：Hue、饱和度：Saturation、亮度：Lightness／Luminance 色相H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从
Open Source Computer Vision Library，OpenCV于 1999 年由 Intel 建立，如今由 Willow Garage 提供支持。OpenCV是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
补充知识：python opencv查看图片中任一点的像素 BGR值 灰度值 HSV值
在OpenCV中，有超过150种色彩空间转换方法。但我们只研究两种最广泛使用的方法：BGR ↔ Gray和BGR ↔ HSV。
Open Source Computer Vision Library，OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV中有超过150种颜色空间转换方法。但是我们将研究只有两个最广泛使用的,BGR↔灰色和BGR↔HSV。
原文地址：https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/
在这篇文章中，我们将看到如何使用 Python 中的 OpenCV 模块检测颜色，进入这个领域的第一步就是安装下面提到的模块。
在第一篇文章中，我们计算并绘制了一维直方图。它之所以被称为一维，是因为我们只考虑了一个特征，即像素的灰度灰度值。但在二维直方图中，你要考虑两个特征。通常情况下，它被用于寻找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色调和饱和度值。
最近遇到了一个需求，就是对图片进行色彩风格转换，让一个物体可以以各种不同的色彩来呈现。
该图片来源于百度图片，如果侵权，请联系我删除！图片仅用于知识交流。本文只是为了告诉大家：python其实有很多黑科技(牛逼的库)，我们既可以用python处理工作中的一些事儿，同时我们也可以利用python做一些有趣的事儿。
今天是第二部分：Python+OpenCV实现简易手势识别功能。简易的手势识别，所以功能也很简单，识别手势1~5就行，当然我们控制飞机时只需要用到最多3个手势：发射子弹、向左移动和向右移动。所以1~5够用了，当然你也可以用手势的移动方向来控制飞机的移动方向，只需要计算手势轮廓的重心位置变化即可。
如果你已经安装了jupyter notebook或者一个IDE，你可以运行python然后下载OpenCV，只需要跳到执行即可。
对图像的颜色空间做了一个概念性的介绍，并通过代码的方式可视化了每种颜色空间的每个通道所表示的意义。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def back_projection_demo(): sample = cv.imread("./Mat.png") # hist2d_demo(sample) target = cv.imread("./test.png") # hist2d_demo(target) roi_hsv = cv.c
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src1 = cv.imread("./test.png") src2 = cv.imread("./Mat.png") src3 = cv.imread("./test.png") src4 = cv.imread("./test.png") cv.imshow("input1", src1) cv.imshow("input2", src2) cv.imshow("input3", src3) cv.
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python代码： import cv2 as cv src = cv.imread("test.jpg") cv.namedWindow("rgb", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("rgb", src) # RGB to HSV hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow("hsv", hsv) # RGB to YUV yuv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2YUV) cv.i
根据导师作业安排，在学习数字图像处理（刚萨雷斯版）第六章 彩色图像处理 中的彩色模型后，导师安排了一个比较有趣的作业：
更新：优化了代码，理由numpy的ufunc函数功能替换了之前的双重for循环，测试图片大小为692*1024*3，优化前运行时间为6.9s，优化后为0.8s。
我计划分享一些有趣的实战项目，或许达不到商用的级别，但是希望能在大家做项目的时候能够提供一些思路！如果对你有所帮助，给我点赞 & 在看，让我知道对你有帮助哈！
到此这篇关于python库skimage给灰度图像染色的方法示例的文章就介绍到这了,更多相关python 灰度图像染色内容请搜索ZaLou.Cn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ZaLou.Cn！
我们正式的来看一下这些代码原理的实现，这么多循迹的运用就是没有人写，真鸡儿过分。
Python实战篇重在实战，今天，我们就来编写一份用于一寸照换背景的代码 ，最后的成果就是放入一张蓝色背景的一寸照，手动选择替换后的背景为红色或者绿色（其他颜色需要自己适配），然后运行代码，最终在本地生成一张一寸照，效果还不错哦！
计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：
在Python中，可以使用OpenCV库来实现颜色追踪。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用OpenCV来追踪指定颜色的对象：
几天前，我遇到了一个项目，要求将草图放到某个文件夹中时删除草图的白色背景。这都是在硬件扫描仪中发生的。
1. 转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg') cv.imshow('Park', img) 1.2 使用OpenCV # 灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('Gray', gray) 1.3 使用PIL和numpy # -*- coding: utf-8 -*- from PIL i
现在网上出现了很多在线换底色的网页版工具是这么做的呢？其实用Python就可以实现。
一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型，该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象。正如所想象的那样，这是一个非常有趣的项目，而对此进行了大量工作。
和Python一样，当前的OpenCV也有两个大版本，OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2，OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性，以及上手安装的难度，这部分先以2为主进行介绍。
近些年，基于深度学习的发展，计算机视觉在人工智能和深度学习的大背景下方兴未艾，与此同时，当越来越多的应用场景被挖掘出来时，也意味着计算机视觉的发展前景将无比广阔，其中图像处理技术就是最热门的应用之一，而最近一段时间，图像处理技术中最受欢迎的必须是图像修复功能，一键修复老照片等App应用，在社交网络上掀起一股潮流。
投简历、找工作这些事都需要证件照，有些还要求证件照背景颜色、尺寸大小，本文分享一下如果通过Python OpenCV来实现照片裁剪和更换背景色
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
最近我拜访了我的表妹，她已经尝试学习钢琴有一段时间了。然而由于疫情，她的老师不能外出，他们正在通过zoom会议练习。那时我萌生了制作虚拟钢琴的想法，她的老师和她都可以用它来学习音乐。想到这里，我在想，为什么不跳出键盘呢？让我们尝试凭空创作音乐？让我们的创意思维流动，进行这样的互动，让一个人只需在空中移动手就可以弹奏钢琴？！那时我决定制作“Air Piano”。
OpenCV中KLT稀疏光流算法与FB稠密光流算法都是十年前的算法，没有反应出光流算法的最新进展，这个跟OpenCV其它模块相比，光流算法模块的更新明显滞后、OpenCV4发布终于把DIS光流算法包含到正式的发布版中。相对于FB光流基于多项式实现光流移动估算，DIS光流采用反向搜索与梯度下降寻求最优化来解决移动估算，不但降低了计算量、而且提升了精准度与实时性能。是一种可以实时运行的视频运动分析算法。
开发者市集是WAVE SUMMIT+峰会上由开发者们基于飞桨打造酷炫项目的展示和交流平台。开发者们脑洞大开的Al创意，每年都会吸引不少人驻足观看。
之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行颜色检测的博文，当然使用opencv-python库也可以实现。 在Python中使用opencv-python库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imgHSV = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV);函数将原图img转换成HSV图像imgHSV，再设置好HSV三个分量的上限和下限值，调用inRange函数imask = cv2.inRange(imgHSV,lower,upper)将HSV色彩图像转换成掩码图，掩码图中只有黑白二值图像，从而达到颜色检测的目的。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。
参数0-用于主相机，例如在笔记本电脑网络摄像头中被视为主相机。1-代表中学，依此类推。
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img转换成HSV图像imgHSV，再设置好HSV三个分量的上限和下限值，调用inRange函数inRange(imgHSV, lower, upper, mask);将HSV色彩图像转换成掩码图，掩码图中只有黑白二值图像，从而达到颜色检测的目的。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。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] # 获取ROI cy = h//2 cx = w//2 roi = src[cy-100:cy+100,cx-100:cx+100,:] cv.imshow("roi", roi
下面简单图片演示一下： 提取mask： ===> 替换背景： + = python的opencv代码如下： # coding=utf-8 import cv2 import numpy as
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