RGB和HSV在肤色分割时哪个更好

图像处理中,RGB和HSV在肤色分割时哪个更好,为什么它更好?图像处理小白急求大神解答

c++

1个回答

HSV HSV是一种类似于人眼感知的一种色彩空间模型,类似的还有YCrCb空间和I1I2I3空间(OHTA空间)

weixin_43930769
职场新鸟 回复浩劫重生: 老哥,加个QQ我发算法截图和图像结果给你,你帮我看一下呗
大约一年之前 回复
qq_22440089
浩劫重生 回复weixin_43930769: RGB图像的三个分量分别是R G B通道,表示的是红绿蓝三种颜色的含量;而HSV空间的三个通道指的是色调 饱和度 和 亮度三个指征;不管是在什么通道里面,都是灰度图像,每个点表示的是对应像素这个通道的强度大小;至于你是如何转成灰度图像的我就不是很清楚了
大约一年之前 回复
weixin_43930769
职场新鸟 回复浩劫重生: 我这个问题有点复杂啊,我是将彩色图转成黑白的,RGB和HSV的效果我有点看不懂了
大约一年之前 回复
qq_22440089
浩劫重生 回复weixin_43930769: 这个你去搜相关的论文都有说明的
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weixin_43930769
职场新鸟 能详细的和我说说么,QQ1104465024
大约一年之前 回复
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opencv将图片转为HSV时总是报错

if(m_pVideoInfo->m_pCapture){ IplImage* frame,*src_image=NULL; frame = cvQueryFrame(m_pVideoInfo->m_pCapture); if(frame) { cvCopy(frame,m_pVideoInfo->m_pFrameImage); int i, bin_w, c; if(!m_pVideoInfo->m_pFrameImage) { m_pVideoInfo->m_pFrameImage = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 3 );// m_pVideoInfo->m_pFrameImage->origin = frame->origin; hsv = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 3 ); hue = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 ); mask = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 );//分配掩膜图像空间 backproject = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 );//分配反向投影图空间,大小一样,单通道 hist = cvCreateHist( 1, &hdims, CV_HIST_ARRAY, &hranges, 1 ); //分配建立直方图空间 histimg = cvCreateImage( cvSize(320,200), 8, 3 );//分配用于画直方图的空间 cvZero( histimg );//背景为黑色 } cvCopy( frame, m_pVideoInfo->m_pFrameImage, 0 ); cvCvtColor( m_pVideoInfo->m_pFrameImage, hsv, CV_BGR2HSV ); // 把图像从RGB表色系转为HSV表色系 这是MFC程序中的一部分,capture指针打开了一个视频文件 但是每次打开视频的时候都会报错,只要把最后一段代码注释了就没问题了

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如何确定十六进制值的白色接近程度?

<div class="post-text" itemprop="text"> <p>I have the following php code to determine how close a hex value is to white, below. But the high values, close to 1, are yellow, not white.</p> <p>For instance, the value of #f7f8f8 (close to white) is .972, while the value of yellow, #fff100, is 1. What change is needed here?</p> <pre><code>function is_verylight($hexcolor) { $hexcolor = trim($hexcolor, "#"); $r = hexdec(substr($hexcolor, 0 , 2)); $g = hexdec(substr($hexcolor, 2 , 2)); $b = hexdec(substr($hexcolor, 4 , 2)); $hsv = rgb_to_hsv($r, $g, $b); return ($hsv["V"] &gt; .999); } function rgb_to_hsv($R, $G, $B) // RGB Values:Number 0-255 { // HSV Results:Number 0-1 $HSL = array(); $var_R = ($R / 255); $var_G = ($G / 255); $var_B = ($B / 255); $var_Min = min($var_R, $var_G, $var_B); $var_Max = max($var_R, $var_G, $var_B); $del_Max = $var_Max - $var_Min; $V = $var_Max; if ($del_Max == 0) { $H = 0; $S = 0; } else { $S = $del_Max / $var_Max; $del_R = ( ( ( $var_Max - $var_R ) / 6 ) + ( $del_Max / 2 ) ) / $del_Max; $del_G = ( ( ( $var_Max - $var_G ) / 6 ) + ( $del_Max / 2 ) ) / $del_Max; $del_B = ( ( ( $var_Max - $var_B ) / 6 ) + ( $del_Max / 2 ) ) / $del_Max; if ($var_R == $var_Max) $H = $del_B - $del_G; else if ($var_G == $var_Max) $H = ( 1 / 3 ) + $del_R - $del_B; else if ($var_B == $var_Max) $H = ( 2 / 3 ) + $del_G - $del_R; if ($H&lt;0) $H++; if ($H&gt;1) $H--; } $HSL['H'] = $H; $HSL['S'] = $S; $HSL['V'] = $V; return $HSL; } </code></pre> </div>

sift图像拼接算法编译出现无法解析的符号

错误 1 error LNK2019: 无法解析的外部符号 cvRound,该符号在函数 draw_lowe_feature 中被引用 E:\图像拼接与三维重建\image_mosaic_demo\image_mosaic_demo\imgfeatures.obj image_mosaic_demo 错误 4 error LNK2019: 无法解析的外部符号 cvFloor,该符号在函数 interp_hist_entry 中被引用 E:\图像拼接与三维重建\image_mosaic_demo\image_mosaic_demo\sift.obj image_mosaic_demo 错误 3 error LNK2019: 无法解析的外部符号 cvCeil,该符号在函数 rank_select 中被引用 E:\图像拼接与三维重建\image_mosaic_demo\image_mosaic_demo\kdtree.obj image_mosaic_demo 错误 2 error LNK2001: 无法解析的外部符号 cvRound E:\图像拼接与三维重建\image_mosaic_demo\image_mosaic_demo\sift.obj image_mosaic_demo 使用的是opencv3.1版本,x64调试器。 在工程的包含目录,库目录都已添加,在include/opencv2/core文件夹中也找到了相应的fast_math.hpp 求解决方案

有一段烟雾识别的代码帮忙看看 讲讲其中的原理

tic; clear all; close all; clc; A = aviinfo('byfwf.avi'); mov = VideoReader('byfwf.avi'); LEN = A.NumFrames;%得到视频的帧数 for i = 1 : LEN b = read(mov, i); imwrite(b, strcat('smoke', int2str(i), '.jpg'), 'jpg'); end for x = 1 : LEN pic = imread(strcat('smoke', int2str(x), '.jpg'));%读入一张图片 pic1 = pic;%pic1中存放的是处理过后的彩色图像 pic_hsv = rgb2hsv(pic); s = size(pic1); bw_pic = zeros(s(1), s(2)); for i = 1 : s(1) for j = 1 : s(2) if pic_hsv(i, j, 1) > 0.35 && pic_hsv(i, j, 1) < 0.65 && ... pic_hsv(i, j, 2) > 0.06 && pic_hsv(i, j, 2) < 0.3 && ... pic_hsv(i, j, 3) > 0.5 && pic_hsv(i, j, 3) <= 1; pic1(i, j, 1) = 255; pic1(i, j, 2 : 3) = 0; end if pic1(i, j, 1) == 255 && pic1(i, j, 2) == 0 bw_pic(i, j) = 1; end end end cov_bw_pic = 1 - bw_pic; fill_pic = imfill(cov_bw_pic, 'holes'); fill_pic1 = 1 - fill_pic; B_pic = bwboundaries(fill_pic1);%得到的是一个P×1的单元 ss = size(B_pic);%ss的值就是连通分量的数量 ss1 = size(B_pic{1, 1});%ss1是一个大小为m×2的矩阵 max = ss1(1); for i = 2 : ss(1)%找到最大的连通区域的边界总个数 ss2 = size(B_pic{i, 1}); if ss2(1)> max max = ss2(1); end end %⑤…………………………将小于最大连通区域的连通分量边界赋零 for k = 1 : ss(1)%将小于最大连通区域的连通分量边界赋零, %其作用就是将其余小的连通分量与边界隔开 Mid = B_pic{k, 1}; ss3 = size(Mid); if ss3(1) < max for i = 1 : ss3(1) fill_pic1(Mid(i, 1), Mid(i, 2)) = 0; end end end %反转填充 cov_fill_pic1 = 1 - fill_pic1; A_fill_pic = imfill(cov_fill_pic1, 'holes');%进行内部填充,再反变换回来,即得到所要求的区域 A_fill_pic1 = 1 - A_fill_pic; B_pic1 = bwboundaries(A_fill_pic1); sss = size(B_pic1);%sss的值就是连通分量的数量 for k = 1 : sss(1)%该循环作用是找到最大区域的边界,然后在原图像的对应位置上赋红 Mid = B_pic1{k};%Mid是一个m×2的矩阵,m就是边界点的数量 %ss4(1)表示边界点的数量,Mid(i, 1)和Mid(i, 2)表示边界点的坐标 ss4 = size(Mid); if ss4(1) == max for i = 1 : ss4(1) pic(Mid(i, 1), Mid(i, 2), 1) = 255; pic(Mid(i, 1), Mid(i, 2), 2 : 3) = 0; end end end imwrite(pic, strcat('lou_smoking', int2str(x), '.jpg'), 'jpg'); end aviobj = avifile('lou_smoking.avi');%将处理后的图片连成视频文件 aviobj.fps = 25;%初始化视频文件的属性 aviobj.Quality = 100; aviobj.compression = 'None'; for i = 1 : LEN frame = imread(strcat('lou_smoking', int2str(i), '.jpg')); aviobj = addframe(aviobj, uint8(frame)); end aviobj=close(aviobj);%关闭aviobj的对象 toc;

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深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

HoloLens2开发入门教程

本课程为HoloLens2开发入门教程,讲解部署开发环境,安装VS2019,Unity版本,Windows SDK,创建Unity项目,讲解如何使用MRTK,编辑器模拟手势交互,打包VS工程并编译部署应用到HoloLens上等。

几率大的Redis面试题(含答案)

本文的面试题如下: Redis 持久化机制 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 热点数据和冷数据是什么 Memcache与Redis的区别都有哪些? 单线程的redis为什么这么快 redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景,Redis 内部结构 redis的过期策略以及内存淘汰机制【~】 Redis 为什么是单线程的,优点 如何解决redis的并发竞争key问题 Red...

MFC一站式终极全套课程包

该套餐共包含从C小白到C++到MFC的全部课程,整套学下来绝对成为一名C++大牛!!!

【数据结构与算法综合实验】欢乐连连看(C++ & MFC)案例

这是武汉理工大学计算机学院数据结构与算法综合实验课程的第三次项目:欢乐连连看(C++ & MFC)迭代开发代码。运行环境:VS2017。已经实现功能:开始游戏、消子、判断胜负、提示、重排、计时、帮助。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

u-boot-2015.07.tar.bz2

uboot-2015-07最新代码,喜欢的朋友请拿去

php+mysql学生成绩管理系统

学生成绩管理系统,分三个模块:学生,教师和管理员。 管理员模块:负责学生、老师信息的增删改;发布课程信息的增删改,以便让学生选课;审核老师提交的学生成绩并且打印成绩存档;按照课号查询每个课号的学生成绩

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