我想将百分比纳入六边形颜色. HSV颜色度的工作方式... 我正在使用php. IE: 0% : RED (#FF0000) 8% : ORANGE (#FF7F00) 17% : YELLOW (#FFFF00) 25% : LIMEGREEN (#7FFF00) ... : ... 83% : MAGENTA (#FF00FF) 92% : ROSE (#FF007F) 100% : RED (#FF0000) 解决方案 这个小片段似乎可以完成您要实现的目标 http://bytes.com/topic/php/insights/890539-how-produce-first-pair-rgb-hex-hex-hex-color-value-value-perment-value function percent2Color($value,$brightness = 255, $max
以下是关于 hsv 的编程技术问答
我可以将 rgb 值转换为 hsv ,并使用以下代码... $r = $r/255; $g = $g/255; $b = $b/255; $h = 0; $s = 0; $v = 0; $min = min(min($r, $g),$b); $max = max(max($r, $g),$b); $r = $max-$min; $v = $max; if($r == 0){ $h = 0; $s = 0; } else { $s = $r / $max; $hr = ((($max - $r) / 6) + ($r / 2)) / $r; $hg = ((($max - $g) / 6) + ($r / 2)) / $r; $hb = ((($max - $b) / 6) + ($r / 2)) / $r; if ($r == $max) $h = $hb - $hg; else if($g == $max)
我有宝石图像的数据集.我根据其颜色将宝石分类为文件夹.(那是红色,蓝色,粉红色,紫色,黄色). 我想做的是: 我想使用HSV型号和OpENCV训练模型来检测宝石的颜色.也就是说,它的蓝色,紫色,粉红色,黄色或红色以及其他任何颜色,除了这5种颜色以定义为未定义的颜色 源代码:(转介import os import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn import cv2 from random import randint import numpy as np CLASSES, gems = [], [] # names of classes, count of images for each class for root, dirs, files in os.walk('C:/Users/User/Desktop/Research Project/images'): f = os.path.basename(roo
我有关注图像: 我想做的是保留所有红色的数字. 使用此代码.. import cv2 import numpy as np def callback(x): pass cap = cv2.VideoCapture(0) cv2.namedWindow('image') ilowH = 0 ihighH = 179 ilowS = 0 ihighS = 255 ilowV = 0 ihighV = 255 # create trackbars for color change cv2.createTrackbar('lowH', 'image', ilowH, 179, callback) cv2.createTrackbar('highH', 'image', ihighH, 179, callback) cv2.createTrackbar('lowS', 'image', ilowS, 255, callback) cv2.createTrackb
是否有一种方法可以有效地使用GLSL(片段着色器)? 有人有一些代码吗? 更新:这是由User1118321提出的代码: uniform sampler2DRect texture; const mat3 rgb2yiq = mat3(0.299, 0.587, 0.114, 0.595716, -0.274453, -0.321263, 0.211456, -0.522591, 0.311135); const mat3 yiq2rgb = mat3(1.0, 0.9563, 0.6210, 1.0, -0.2721, -0.6474, 1.0, -1.1070, 1.7046); uniform float hue; void main() { vec3 yColor = rgb2yiq * texture2DRect(texture, gl_TexCoord[0].st).rgb; float originalHue = atan(yColor.b, yCol
我需要从RGB的色彩空间传递给HSV. a: precision mediump float; vec3 rgb2hsv(float r, float g, float b) { float h = 0.0; float s = 0.0; float v = 0.0; float min = min( min(r, g), b ); float max = max( max(r, g), b ); v = max; // v float delta = max - min; if( max != 0.0 ) s = delta / max; // s else { // r = g = b = 0 // s = 0, v is undefined s = 0.0;
我想使用OpenCV和Python找到激光点的HSV值.我得到了代码 http://opencv-srf.blogspot.com.au/2010/09/object-detection-using-color-seperation.html 从这里来python import cv2 import numpy as np def callback(x): pass cap = cv2.VideoCapture(0) cv2.namedWindow('image') ilowH = 0 ihighH = 179 ilowS = 0 ihighS = 255 ilowV = 0 ihighV = 255 # create trackbars for color change cv2.createTrackbar('lowH','image',ilowH,179,callback) cv2.createTrackbar('highH','image',ihighH,179,c
我正在尝试将HSV映像中每个像素的值转换(shift)(从视频的框架中获取). 这个想法是将黄色和红色倒入蓝色(以避免在程序后来使用三个阈值,当我只能使用一个阈值),使用以下等式将红色和黄色值反转为蓝色值. (色调 + 90)%180(在OpenCV 3中,色调在范围内[0,180]) 这是我想到的: hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV); H = hsv[:,:,0] mask= [H128] print("orig",hsv[mask]) hsv[mask] = ((hsv[mask]+90) % 180) 不幸的是,它不起作用,因为这种方法是选择整个色调频道而不是其像素值 解决方案 这里有两种不同的可能性,我不确定您想要哪个,但是它们都可以实现.您可以倒转(反向可能是更好的词)色调彩虹,您可以通过使用180 - hue来做到这一点.或者,您可以通过使用(hue + 90) %
我们可以在下面定义HSV中的红色范围.我想检测到某个像素是否是红色的?我该如何在Python中做到这一点?我整天都花了一整天,但找不到解决方案.请解决我的问题.我是Python的新手.我正在使用的代码是: img=cv2.imread("img.png") img_hsv=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # lower mask (0-10) lower_red = np.array([0,50,50]) upper_red = np.array([10,255,255]) mask0 = cv2.inRange(img_hsv, lower_red, upper_red) # upper mask (170-180) lower_red = np.array([170,50,50]) upper_red = np.array([180,255,255]) mask1 = cv2.inRange(img_hsv, lower_red,
我正在使用openCV 3.1.0(我尝试使用2.4.9,同样的问题).我想将HSV垫子输出到JPEG: // .. Getting JPEG content into memory // JPEG to mat Mat imgBuf=Mat(1, jpegContent, CV_8UC3, jpegSize); Mat imgMat=imdecode(imgBuf, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); free(jpegContent); if(imgMat.data == NULL) { // Some error handling } // Now the JPEG is decoded and reside in imgMat cvtColor(imgMat, imgMat, CV_BGR2HSV); // Converting to HSV Mat tmp; inRange(imgMat, Scalar(0, 0, 0), Scalar(8, 8, 8),
我首先使用houghcircles找到每个圆的中心,但是后来我意识到我还需要知道找到相应圆的颜色,因此我尝试了另一种方法(请参阅下文). 注意:圆将被随机放置,没有任何硬编码. 这是图像的样子: [![输入图像描述在此处] [1]] [1] 问题: 很难获得准确的HSV值以正确检测标题中的颜色,加上图像质量不是最好的.我认为那些冰球中的中间圆圈是帮助我们区分它们,但是大多数都有一个浅蓝色的圆圈,我不确定它如何帮助哈哈. 我尝试的是: 1. 我使用了openCV跟踪栏,以获取每种颜色的大约下限和上限(提到的颜色除外). 2. 我在图片上涂上口罩,然后用矩找到圆圈的中心. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('Photos/lastBoard.png') frame_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COL
我找到了将RGB转换为HSV的方法,但我仍然找不到颜色的上和下值.我该如何计算? 我必须从图像中取出pickachu 这是我的代码到现在 import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([30,50,50]) upper_red = np.array([255,255,180]) #it is trial and error mask = cv2.inRange(frame, lower_red, upper_red) res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask= mask) cv2.imshow('fr
我正在尝试使用def rgb2hsv_opencv(img_rgb): img_hsv = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2HSV) return img_hsv def rgb2hsv_np(img_rgb): assert img_rgb.dtype == np.float32 height, width, c = img_rgb.shape r, g, b = img_rgb[:,:,0], img_rgb[:,:,1], img_rgb[:,:,2] t = np.min(img_rgb, axis=-1) v = np.max(img_rgb, axis=-1) s = (v - t) / (v + 1e-6) s[v==0] = 0 # v==r hr = 60 * (g - b) / (v - t + 1e-6) # v==g hg = 120 + 60 * (b - r) / (v - t + 1e-6) # v==b hb = 2
我遇到这个堆栈溢出问题及其位置(以及骰子位置等). 我很感兴趣,因此使用他们提供的图片,我使用OpenCV和调整后的HSV值等,直到找到每种颜色的所有播放器零件 - 以及它们所在的位置(三角形).我有这个工作.但是,显然,这仅适用于此特定板上的特定颜色. 如果我们知道我们正在寻找大量的圆形播放两种不同的颜色和它们坐在的三角形(即3个侧面和圆形的多边形),您会建议什么方法,以便用户不必必须带有HSV值的小提琴来捡起零件(让我们开始说"一些"的准确性,而不是100%完美). 我从用户体验的角度思考,您认为我无法要求普通的Jo用h和s和v进行小提琴,直到一切设置为了自动检测到它似乎在某种程度上是必要的... 我认为,要求用户对已知的设置进行校准,例如板或其他东西的开始设置,然后询问它们是否正确 - 也许单击已错过的区域或其他东西. 我正在使用GOCV进行实施,但通常它是OpenCV的端口.但是,要测试这一点,我相信我无法在点击下直接访问颜色,因此我考虑使用SelectROI
cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(15, 234, 120), cvScalar(21, 234, 120), imgThreshed); 我想知道CVScalar函数中的每个参数代表什么.我认为这是HSV,但似乎并不是阈值所需的颜色.有人可以解释参数吗? 解决方案 这意味着 h -hue,s-饱和,v-值 在这里查看以了解其中的每一个: 颜色主要定义在色调组件中.这里有一个关于HSV空间中阈值的好教程: http://aishack.in/tutorials/thresholding/ 其他解决方案 cvInrangeS功能检查数组元素位于两个标量之间. 第一个CVSCALAR值表示包含下边界. 第二个cvscalar值表示独家上边界. cvinranges不在乎您给出的值为RGB或BGR或HSV等.它只是通过您给出的数组元素作为输入(第一个参数)(这是图像),并检查元素是否在给定范围您指定的范围.如果是这样,则
我需要更改图像的某些像素的色调,但我不知道如何设置它们! 我用CV_BGR2HSV在HSV中转换了图像,现在我正在使用for for for行和Cols骑自行车... 如何访问每个像素的色调? 用于设置RGB,我正在使用此代码... CvScalar s; s=cvGet2D(imgRGB,i,j); // get the (i,j) pixel value printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]); s.val[0]=240; s.val[1]=100; s.val[2]=100; cvSet2D(imgRGB,i,j,s); // set the (i,j) pixel value 解决方案 您已经将图像转换为HSV,因此图像的3层现在对应于色相,饱和和值: s.val[0]是色调. s.val[1]是饱和. s.val[2]是值. 因此,继续使用与您的RGB图像完全相
我正在将OpenCV与Python一起使用.我的代码是: img_hsv = cv2.cvtColor(image,cv.CV_BGR2HSV) img_lab = cv2.cvtColor(image,cv.CV_BGR2Lab) 当我访问像素值时,我会在RGB空间中获得值,例如: img_hsv[x][y] = [255,255,255] 如何将HSV和实验室颜色空间归一化? HSV =360º100%100%,实验室= 128 100 100 edit1.回答里克M.: 您的解决方案是不正确的,因为当我像您对HSV所说的那样翻译OpenCV的值时,我会得到随机颜色. 例如.具有img_hsv值的原始图像检测: 如果我获得了这些值并扭转了订单,我将获得RGB值: HSV Value = 16, 25, 230 -> Invert -> 230, 25, 16 = RGB Value HSV Value = 97, 237, 199 -> I
我正在研究一个项目,以检测OPENCV中的流量标志.我需要一个良好的HSV系列来过滤城市环境中的红色,蓝色和黄色交通标志.这是为了使我有一个较小的关注区域.因此,我不想要高度准确的范围,而是一个粗略的估计.谁能帮我吗?? 解决方案 您可能需要阅读此链接.我在这里提取有趣的部分: 如何找到要跟踪的HSV值? 这是stackoverflow.com中发现的一个常见问题.它非常简单,您可以使用相同的功能,cv2.cvtColor().您只需传递所需的BGR值,而不是传递图像.例如,要查找绿色的HSV值,请尝试使用Python终端中的以下命令: green = np.uint8([[[0,255,0 ]]]) hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV) print hsv_green [[[ 60 255 255]]] 现在,您将[H-10, 100,100]和[H+10, 255, 255]分别作为
目前,我正在尝试按颜色跟踪多个对象.我已经基于文档代码. import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while(1): # Take each frame _, frame = cap.read() # Convert BGR to HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # define range of blue color in HSV lower_blue = np.array([110,50,50]) upper_blue = np.array([130,255,255]) # Threshold the HSV image to get only blue colors mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue