国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

首頁 後端開發(fā) Python教學(xué) [CVHSV 與 RGB:理解與利用 HSV 進(jìn)行影像處理

[CVHSV 與 RGB:理解與利用 HSV 進(jìn)行影像處理

Dec 19, 2024 am 10:33 AM

在上一篇文章中,我們探索了在 OpenCV 中處理 RGB 影像的基礎(chǔ)知識,包括繪圖以及調(diào)整亮度和對比度。雖然 RGB 色彩空間非常適合電腦顯示器,因為它以螢?zāi)话l(fā)出的光強(qiáng)度來表示顏色,但它與人類在自然世界中感知顏色的方式並不相符。這就是 HSV(色相、飽和度、明度)發(fā)揮作用的地方——一個旨在以更接近人類感知的方式表示顏色的色彩空間。
在這篇文章中,我們將深入研究 HSV,了解其組件,探索其應(yīng)用程序,並學(xué)習(xí)一些增強(qiáng)圖像的酷技巧。

什麼是單純皰疹病毒?

HSV 代表色相、飽和度與明度:

  • 色調(diào) (H):這是指顏色的類型 - 紅色、綠色、藍(lán)色等。雖然傳統(tǒng)上以圓形光譜 (0°–360°) 上的度數(shù)來測量,但在 OpenCV 中,色調(diào)縮放為 0 –179 適合 8 位元整數(shù)。這是映射:
  • 0(或接近它)仍然代表紅色。
  • 60–89 對應(yīng)綠色。
  • 120–149 對應(yīng)藍(lán)色。
  • 140–179 環(huán)繞回紅色,完成圓形光譜。
  • 飽和度 (S):這定義了顏色的強(qiáng)度或純度:完全飽和的顏色不含灰色且充滿活力,飽和度較低的顏色顯得更加褪色。

  • 值 (V):通常稱為亮度,它測量亮度或暗度。透過分離這些組件,HSV 使分析和操作影像變得更容易,特別是對於顏色檢測或增強(qiáng)等任務(wù)。顏色。

為了更好地理解這一點,情節(jié)打擊很好地展示了色彩空間中的值

[CVHSV vs RGB: Understanding and Leveraging HSV for Image Processing

在 OpenCV 中將影像轉(zhuǎn)換為 HSV

使用 cv2.cvtColor() 函數(shù)在 OpenCV 中將映像轉(zhuǎn)換為 HSV 非常簡單。我們來看看:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt


image = cv2.imread('./test.png')
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(image[:,:,::-1]) #plot as RGB 
plt.title("RGB View")
hsv= cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(hsv)
plt.title("HSV View")
plt.tight_layout()
plt.show()

[CVHSV vs RGB: Understanding and Leveraging HSV for Image Processing

乍一看,HSV 情節(jié)可能看起來很奇怪——幾乎像外星人。這是因為您的電腦嘗試將 HSV 表示為 RGB 影像,即使 HSV 的組件(尤其是色調(diào))並未直接對應(yīng)到 RGB 值。例如:

  • 色調(diào)(H):以角度表示,在 OpenCV 中範(fàn)圍為 0 到 179(而不是像 RGB 通道那樣為 0 到 255)。這會導(dǎo)致色調(diào)通道在基於 RGB 的繪圖中主要顯示為藍(lán)色。

對於接下來的範(fàn)例,我們不會使用個人資料影像,而是使用 Flux ai image gen 模型產(chǎn)生的較暗的影像。因為它提供了比個人資料圖片更好的 HSV 使用者案例,我們可以更好地看到它的效果

[CVHSV vs RGB: Understanding and Leveraging HSV for Image Processing

透過直方圖了解 HSV

為了更好地理解 RGB 和 HSV 之間的差異,讓我們繪製每個通道的直方圖。程式碼如下:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt


image = cv2.imread('./test.png')
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(image[:,:,::-1]) #plot as RGB 
plt.title("RGB View")
hsv= cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(hsv)
plt.title("HSV View")
plt.tight_layout()
plt.show()

[CVHSV vs RGB: Understanding and Leveraging HSV for Image Processing

從直方圖中,您可以看到 HSV 通道與 RGB 通道有何不同。請注意 HSV 中的色調(diào)通道,其值介於 0 到 179 之間,代表不同的顏色區(qū)域,而飽和度和值則處理強(qiáng)度和亮度。

可視化色相、飽和度和明度

現(xiàn)在,讓我們將 HSV 影像分解為各個組成部分,以更好地理解每個通道代表的含義:

# Plot the histograms
plt.figure(figsize=(10, 6))

# RGB Histogram
plt.subplot(1, 2, 1)
for i, color in enumerate(['r', 'g', 'b']):
    plt.hist(image[:, :, i].ravel(), 256, [0, 256], color=color, histtype='step')
    plt.xlim([0, 256])
plt.title("RGB Histogram")

# HSV Histogram
plt.subplot(1, 2, 2)
for i, color in enumerate(['r', 'g', 'b']):
    plt.hist(hsv[:, :, i].ravel(), 256, [0, 256], color=color, histtype='step')
    plt.xlim([0, 256])
plt.title("HSV Histogram")
plt.show()

[CVHSV vs RGB: Understanding and Leveraging HSV for Image Processing

  • 色調(diào):顯示清晰的顏色區(qū)別,突出顯示影像中的主色。
  • 飽和度:較亮的區(qū)域代表鮮豔的色彩,而較暗的區(qū)域表示較柔和的灰色色調(diào)。
  • 明度:突顯亮度分佈,光線充足的區(qū)域顯得更亮。

HSV 治療技巧

1. 亮度增強(qiáng)(值均衡)

對於光照不均勻的影像,均衡值通道可以使較暗的區(qū)域更加明顯,同時為較亮的區(qū)域提供「發(fā)光」效果。

# Plot the individual HSV channels
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(hsv[:, :, 0], cmap='hsv')  # Hue
plt.title("Hue")
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(hsv[:, :, 1], cmap='gray')  # Saturation
plt.title("Saturation")
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(hsv[:, :, 2], cmap='gray')  # Value
plt.title("Value")
plt.tight_layout()
plt.show()

[CVHSV vs RGB: Understanding and Leveraging HSV for Image Processing

2.色彩增強(qiáng)(飽和度均衡)

增強(qiáng)飽和度通道使影像中的色彩更加清晰和充滿活力。

equ = cv2.equalizeHist(hsv[:, :, 2])  # Equalize the Value channel
new_hsv = cv2.merge((hsv[:, :, 0], hsv[:, :, 1], equ))
new_image = cv2.cvtColor(new_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# Display results
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image)
plt.title("Original Image")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(new_image)
plt.title("Brightness Enhanced")
plt.tight_layout()
plt.show()

[CVHSV vs RGB: Understanding and Leveraging HSV for Image Processing

3. 濾色(隔離紅色)

使用色調(diào)通道,我們可以隔離特定的顏色。例如,要提取紅色調(diào):

equ = cv2.equalizeHist(hsv[:, :, 1])  # Equalize the Saturation channel
new_hsv = cv2.merge((hsv[:, :, 0], equ, hsv[:, :, 2]))
new_image = cv2.cvtColor(new_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# Display results
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image)
plt.title("Original Image")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(new_image)
plt.title("Color Enhanced")
plt.tight_layout()
plt.show()

[CVHSV vs RGB: Understanding and Leveraging HSV for Image Processing

這項技術(shù)對於物件偵測、顏色分割甚至藝術(shù)效果等任務(wù)非常有用。

結(jié)論

HSV 色彩空間提供了一種通用且直觀的方法來分析和操作影像。透過分離顏色(色調(diào))、強(qiáng)度(飽和度)和亮度(值),HSV 簡化了顏色過濾、增強(qiáng)和分割等任務(wù)。 RGB 是顯示器的理想選擇,而 HSV 則為創(chuàng)意和分析影像處理提供了可能性。

您最喜歡的 HSV 技巧是什麼?歡迎在下方分享您的想法,讓我們一起探索這個充滿活力的色彩世界!

此版本包含流暢的流程、詳細(xì)的解釋和一致的格式,以提高可讀性和理解性。

以上是[CVHSV 與 RGB:理解與利用 HSV 進(jìn)行影像處理的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

本網(wǎng)站聲明
本文內(nèi)容由網(wǎng)友自願投稿,版權(quán)歸原作者所有。本站不承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。如發(fā)現(xiàn)涉嫌抄襲或侵權(quán)的內(nèi)容,請聯(lián)絡(luò)admin@php.cn

熱AI工具

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費(fèi)脫衣圖片

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅(qū)動的應(yīng)用程序,用於創(chuàng)建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費(fèi)的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費(fèi)的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強(qiáng)大的PHP整合開發(fā)環(huán)境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網(wǎng)頁開發(fā)工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python的UNITDEST或PYTEST框架如何促進(jìn)自動測試? Python的UNITDEST或PYTEST框架如何促進(jìn)自動測試? Jun 19, 2025 am 01:10 AM

Python的unittest和pytest是兩種廣泛使用的測試框架,它們都簡化了自動化測試的編寫、組織和運(yùn)行。 1.二者均支持自動發(fā)現(xiàn)測試用例並提供清晰的測試結(jié)構(gòu):unittest通過繼承TestCase類並以test\_開頭的方法定義測試;pytest則更為簡潔,只需以test\_開頭的函數(shù)即可。 2.它們都內(nèi)置斷言支持:unittest提供assertEqual、assertTrue等方法,而pytest使用增強(qiáng)版的assert語句,能自動顯示失敗詳情。 3.均具備處理測試準(zhǔn)備與清理的機(jī)制:un

如何將Python用於數(shù)據(jù)分析和與Numpy和Pandas等文庫進(jìn)行操作? 如何將Python用於數(shù)據(jù)分析和與Numpy和Pandas等文庫進(jìn)行操作? Jun 19, 2025 am 01:04 AM

pythonisidealfordataanalysisionduetonumpyandpandas.1)numpyExccelSatnumericalComputationswithFast,多dimensionalArraysAndRaysAndOrsAndOrsAndOffectorizedOperationsLikenp.sqrt()

什麼是動態(tài)編程技術(shù),如何在Python中使用它們? 什麼是動態(tài)編程技術(shù),如何在Python中使用它們? Jun 20, 2025 am 12:57 AM

動態(tài)規(guī)劃(DP)通過將復(fù)雜問題分解為更簡單的子問題並存儲其結(jié)果以避免重複計算,來優(yōu)化求解過程。主要方法有兩種:1.自頂向下(記憶化):遞歸分解問題,使用緩存存儲中間結(jié)果;2.自底向上(表格化):從基礎(chǔ)情況開始迭代構(gòu)建解決方案。適用於需要最大/最小值、最優(yōu)解或存在重疊子問題的場景,如斐波那契數(shù)列、背包問題等。在Python中,可通過裝飾器或數(shù)組實現(xiàn),並應(yīng)注意識別遞推關(guān)係、定義基準(zhǔn)情況及優(yōu)化空間複雜度。

如何使用__ITER__和__NEXT __在Python中實現(xiàn)自定義迭代器? 如何使用__ITER__和__NEXT __在Python中實現(xiàn)自定義迭代器? Jun 19, 2025 am 01:12 AM

要實現(xiàn)自定義迭代器,需在類中定義__iter__和__next__方法。 ①__iter__方法返回迭代器對象自身,通常為self,以兼容for循環(huán)等迭代環(huán)境;②__next__方法控制每次迭代的值,返回序列中的下一個元素,當(dāng)無更多項時應(yīng)拋出StopIteration異常;③需正確跟蹤狀態(tài)並設(shè)置終止條件,避免無限循環(huán);④可封裝複雜邏輯如文件行過濾,同時注意資源清理與內(nèi)存管理;⑤對簡單邏輯可考慮使用生成器函數(shù)yield替代,但需結(jié)合具體場景選擇合適方式。

Python編程語言及其生態(tài)系統(tǒng)的新興趨勢或未來方向是什麼? Python編程語言及其生態(tài)系統(tǒng)的新興趨勢或未來方向是什麼? Jun 19, 2025 am 01:09 AM

Python的未來趨勢包括性能優(yōu)化、更強(qiáng)的類型提示、替代運(yùn)行時的興起及AI/ML領(lǐng)域的持續(xù)增長。首先,CPython持續(xù)優(yōu)化,通過更快的啟動時間、函數(shù)調(diào)用優(yōu)化及擬議中的整數(shù)操作改進(jìn)提升性能;其次,類型提示深度集成至語言與工具鏈,增強(qiáng)代碼安全性與開發(fā)體驗;第三,PyScript、Nuitka等替代運(yùn)行時提供新功能與性能優(yōu)勢;最後,AI與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域持續(xù)擴(kuò)張,新興庫推動更高效的開發(fā)與集成。這些趨勢表明Python正不斷適應(yīng)技術(shù)變化,保持其領(lǐng)先地位。

如何使用插座在Python中執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)編程? 如何使用插座在Python中執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)編程? Jun 20, 2025 am 12:56 AM

Python的socket模塊是網(wǎng)絡(luò)編程的基礎(chǔ),提供低級網(wǎng)絡(luò)通信功能,適用於構(gòu)建客戶端和服務(wù)器應(yīng)用。要設(shè)置基本TCP服務(wù)器,需使用socket.socket()創(chuàng)建對象,綁定地址和端口,調(diào)用.listen()監(jiān)聽連接,並通過.accept()接受客戶端連接。構(gòu)建TCP客戶端需創(chuàng)建socket對像後調(diào)用.connect()連接服務(wù)器,再使用.sendall()發(fā)送數(shù)據(jù)和??.recv()接收響應(yīng)。處理多個客戶端可通過1.線程:每次連接啟動新線程;2.異步I/O:如asyncio庫實現(xiàn)無阻塞通信。注意事

Python類中的多態(tài)性 Python類中的多態(tài)性 Jul 05, 2025 am 02:58 AM

多態(tài)是Python面向?qū)ο缶幊讨械暮诵母拍?,指“一種接口,多種實現(xiàn)”,允許統(tǒng)一處理不同類型的對象。 1.多態(tài)通過方法重寫實現(xiàn),子類可重新定義父類方法,如Animal類的speak()方法在Dog和Cat子類中有不同實現(xiàn)。 2.多態(tài)的實際用途包括簡化代碼結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)可擴(kuò)展性,例如圖形繪製程序中統(tǒng)一調(diào)用draw()方法,或遊戲開發(fā)中處理不同角色的共同行為。 3.Python實現(xiàn)多態(tài)需滿足:父類定義方法,子類重寫該方法,但不要求繼承同一父類,只要對象實現(xiàn)相同方法即可,這稱為“鴨子類型”。 4.注意事項包括保持方

如何在Python中切片列表? 如何在Python中切片列表? Jun 20, 2025 am 12:51 AM

Python列表切片的核心答案是掌握[start:end:step]語法並理解其行為。 1.列表切片的基本格式為list[start:end:step],其中start是起始索引(包含)、end是結(jié)束索引(不包含)、step是步長;2.省略start默認(rèn)從0開始,省略end默認(rèn)到末尾,省略step默認(rèn)為1;3.獲取前n項用my_list[:n],獲取後n項用my_list[-n:];4.使用step可跳過元素,如my_list[::2]取偶數(shù)位,負(fù)step值可反轉(zhuǎn)列表;5.常見誤區(qū)包括end索引不

See all articles