wordpress如何关闭网站,濮阳做网站公司,一个产品的宣传和推广方案,东莞做网站定制OpenCV 例程200篇 总目录 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】209. HSV 颜色空间的彩色图像分割
5.1 HSV 颜色空间的彩色图像分割
HSV 模型是针对用户观感的一种颜色模型。
HSV 颜色空间的各通道分别表示色调#xff08;Hue#xff09;、饱和度#xff08;Saturation#x…OpenCV 例程200篇 总目录 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】209. HSV 颜色空间的彩色图像分割
5.1 HSV 颜色空间的彩色图像分割
HSV 模型是针对用户观感的一种颜色模型。
HSV 颜色空间的各通道分别表示色调Hue、饱和度Saturation和明度Value可以直观地表达色彩的明暗、色调及鲜艳程度。
HSV 颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。圆锥的顶点处 V0H 和 S 无定义代表黑色圆锥的顶面中心处VmaxS0H 无定义代表白色。
当 S1, V1 时H 所代表的任何颜色被称为纯色当 S0 时饱和度为 0颜色最浅最浅被描述为灰色灰色的亮度由 V 决定此时 H 无意义当 V0 时颜色最暗最暗被描述为黑色此时 H 和 S 均无意义无论如何取值均为黑色。 色调是色彩的基本属性表示不同的颜色 可以用于描述和识别某种颜色。例如绿色在 HSV 空间中的范围是 H3577而在 RGB 空间很难用表达式描述。因此常用 HSV 色彩空间进行某种颜色的识别和不同颜色的对比。
HSV 模型在对指定颜色分割时非常有效。用 H 和 S 分量表示颜色距离颜色距离指代表两种颜色之间的数值差异。对于不同的彩色区域混合 H 与 S 变量划定阈值就可以进行简单的分割。 函数原型
函数 inRange () 可以实现按颜色区域 [lowerbupperb] 对图像进行二值分割 。
cv.inRange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst函数 inRange() 检查数组元素是否在设定区间内通常用于在 HSV 空间检查设定的颜色区域范围。如果图像的某个像素值在 [lowerbupperb] 之间则输出像素值置 255否则置 0。
参数说明
src输入图像nparray 数组允许单通道或多通道图像lowerb下边界阈值标量src为单通道或数组src为多通道upperb上边界阈值标量src为单通道或数组src为多通道dst输出图像单通道的二值图像大小与 src 相同深度为 CV_8U
注意事项
输入图像可以是单通道的灰度图像也可以是多通道的彩色图像。不论输入图像是单通道还是多通道图像输出图像都是单通道二值图像相当于输入图像的黑白遮罩 mask。输入图像是单通道的灰度图像时lower、upper 为标量输入图像是多通道的彩色图像时lower, upper 为数组数组长度与通道数相同分别表示各通道的边界阈值。输入图像为多通道时仅当像素各通道的值都在 [lowerb(i)upperb(i)] 之间时输出才为 255
KaTeX parse error: Undefined control sequence: \and at position 39: …I_0) \lt u_0] \̲a̲n̲d̲ ̲[l_1 \lt src(I_… 颜色阈值
色调表示不同的颜色 各种颜色具有特定的色调值。
OpenCV 中 HSV 颜色空间的范围是H [0,180]S [0,255]V [0,255]。
常用颜色的色调值范围也即边界阈值如下表所示。 例程 14.17HSI 颜色空间图像分割 # 14.17 HSI 颜色空间图像分割# 在HSV空间对绿屏色彩区域进行阈值处理生成遮罩进行抠图img cv.imread(../images/lady983Green.png, flags1) # 读取彩色图像hsv cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) # 将图片转换到 HSV 色彩空间# 使用 cv.inrange 函数在 HSV 空间检查设定的颜色区域范围转换为二值图像生成遮罩lowerColor np.array([35, 43, 46]) # (下限: 绿色33/43/46)upperColor np.array([77, 255, 255]) # (上限: 绿色77/255/255)binary cv.inRange(hsv, lowerColor, upperColor) # 生成二值遮罩指定背景颜色区域白色binaryInv cv.bitwise_not(binary) # 生成逆遮罩前景区域白色开窗背景区域黑色matting cv.bitwise_and(img, img, maskbinaryInv) # 生成抠图图像 (前景保留背景黑色)# 将背景颜色更换为红色: 修改逆遮罩 (抠图以外区域黑色)imgReplace img.copy()imgReplace[binaryInv0] [0,0,255] # 黑色背景区域(0/0/0) 修改为红色 (BGR:0/0/255)plt.figure(figsize(9, 6))plt.subplot(221),plt.title(origin), plt.axis(off)plt.imshow(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))plt.subplot(222), plt.title(binary mask), plt.axis(off)plt.imshow(binary, cmapgray)plt.subplot(223), plt.title(invert mask), plt.axis(off)plt.imshow(binaryInv, cmapgray)plt.subplot(224), plt.title(matting), plt.axis(off)plt.imshow(cv.cvtColor(matting, cv.COLOR_BGR2RGB))plt.tight_layout()plt.show()【本节完】 版权声明 参考文献 Use the Photoshop Levels adjustment (adobe.com) youcansxupt 原创作品转载必须标注原文链接(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/125389684) Copyright 2022 youcans, XUPT Crated2022-6-20 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』 系列持续更新中 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV学习课』 系列持续更新中 201. 图像的颜色空间转换 202. 查表快速替换cv.LUT 203. 伪彩色图像处理 204. 图像的色彩风格滤镜 205. 调节色彩平衡/饱和度/明度 206. Photoshop 色阶调整算法 207. Photoshop 色阶自动调整算法 208. Photoshop 对比度自动调整算法 209. HSV 颜色空间的彩色图像分割
