1.原理RGB无法直接转换成LAB，需要先转换成XYZ再转换成LAB，即：RGB——XYZ——LAB因此转换公式分两部分：（1）RGB转XYZ假设r,g,b为像素三个通道，取值范围均为[0,255]，转换公式如下： （1） （2） （3） M=0.4124,0.3576,0.1805
1.1彩色空间颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉，它具有色调、饱和度和亮度三个特性。物体的颜色不仅取决于物体本身，还与光源、周围环境的颜色，以及观察者的视觉系统有关1.1.1颜色的基本特性1.光与颜色从根本上讲，光是人的视觉系统能够感知到的电磁波，其波长在380nm--780nm之间，正是这些电磁波使人产生了红、黄、蓝等颜色的感觉。光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ，其中λ是
颜色空间：用三种或者更多特征来指定颜色的方法，被称为颜色空间或者颜色模型1.RGB（OpenCV中为BGR）： 一幅图像由三个独立的图像平面或者通道构成：红、蓝、绿（以及可选项：透明度alpha通道）
每个值代表每个像素的每个分量的度量值，值越高对应于更亮的像素
对应于人眼的三种光锥细胞，所以被广泛使用 RGB色彩空间源于使用阴极射线管的彩色电视，
RGB分别代表三个基色（R-红色、G-绿色、
Table of Contents1. 发现问题现象：2. 提出问题问题：为什么使用BRG描述图像，而非RGB通道？3. 合理假设4. 求解stackoverflow解答1. 发现问题计算机视觉中普遍用BRG描述图像，而非RGB通道？现象：查看OpenCV ImageProcessing 模块内对色彩空间的定义和使用，官方文档对imgproc的描述如下：#include "opencv2/core
前言RGB 颜色空间是大家最熟悉的颜色空间，即三基色空间，任何一种颜色都可以由该三种 颜色 混合而成。然而一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在 HSV 空间进行的，HSV(色 调 Hue, 饱和度 Saturation,亮度 Value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间, 也称六角 锥体模型 为什么会选择 HSV 空间而不是 RGB 空间? 对于图像而言，识别相应的颜色在 RGB 空间、
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2023-12-18 17:13:34
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色彩空间类型转换色彩空间基础GRAY色彩空间XYZ色彩空间YCrCb色彩空间HSV色彩空间HLS色彩空间CIEL\*a\*b*色彩空间CIEL\*u\*v*色彩空间Bayer色彩空间类型转换函数HSV色彩空间概述标记指定颜色通过inRange函数锁定特定值实现艺术效果alpha通道 色彩空间基础GRAY色彩空间即8位灰度图，具有256个灰度级，像素值范围是[0,255] RGB色彩空间–>
# Python RGB空间转Lab空间
## 1. 简介
在图像处理领域，RGB（红绿蓝）和Lab（亮度，色度a，色度b）是两种常用的颜色空间。RGB空间是一种加法混合的颜色空间，而Lab空间则是一种基于人眼对颜色的感知进行线性变换的颜色空间。
本文将教会你如何使用Python将RGB空间转换为Lab空间。我们将按照以下步骤进行操作：
## 2. RGB空间转Lab空间的步骤
| 步骤
原创
2023-12-18 09:30:04
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YCrCb
YCrCb在视频压缩和一些数字图像处理中使用得比较多，是一种基于人眼感知的颜色空间。 在OpenCV中，从RGB空间转换到YCrCb空间的公式如下： 注意从RGB到YcrCb的公式并不是唯一的， // Y = 0.2990R + 0.5870G + 0.1140B /
前言在上一篇理论文章中我们介绍了YUV到RGB之间转换的几种公式与一些优化算法，今天我们再来介绍一下RGB到YUV的转换，顺便使用Opengl ES做个实践，将一张RGB的图片通过Shader
的方式转换YUV格式图，然后保存到本地。可能有的童鞋会问，YUV转RGB是为了渲染显示，那么RGB转YUV的应用场景是什么？在做视频编码的时候我们可以使用MediaCodec搭配Surface就可以完成，貌
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本vivado2019.2matlab2022a3.部分核心程序`timescale 1ns / 1ps
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// Company:
// Engineer:
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// Create Date: 2023/08/01
// Design Name:
图像的基本操作一、图像色彩空间转换1.1 基本知识1.2 创建类1.3 编写主函数1.4 测试结果二、图像对象的创建与复制2.1 什么是Mat2.2 创建空白图像2.3 图像的复制 一、图像色彩空间转换1.1 基本知识色彩空间转换函数：cvtColorCOLOR_BGR2GRAY = 6 //6彩色到灰度
COLOR_GRAY2BGR = 8 //8灰度到彩色
COLOR_BGR2HSV = 4
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2023-11-13 22:22:58
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一、颜色空间转换import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('lena.jpg')# 转换成灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('gray', img_gray)
cv2.waitKey(0)颜色转换其实是数学运算
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2023-07-05 17:46:40
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总结各种RGB转YUV的转换公式 最近在学习视频的颜色空间转换，由于摄像机拍出来的视频很多都是用YUV格式保存的，而颜色空间的转换必须在RGB颜色模型上才能完成，所以第一步自然就是将YUV颜色模型转成RGB颜色模型。在网上查到了许多的YUV与RGB互转的公式，但是总觉得有些杂乱，没有系统的总结。首先说一说YUV颜色模型，单单就YUV颜色模型来说，就有很多中叫法，而且总是让人颇感困惑。一般
YUV420转换为RGB24/BR24YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点，但大多数图像处理操作都是基于RGB格式。因此当要对图像进行后期处理显示时，需要把YUV格式转换成RGB格式。RGB与YUV的变换公式如下：YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算：Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 BU = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5
最近在学习视频的颜色空间转换，由于摄像机拍出来的视频很多都是用YUV格式保存的，而颜色空间的转换必须在RGB颜色模型上才能完成，所以第一步自然就是将YUV颜色模型转成RGB颜色模型。在网上查到了许多的YUV与RGB互转的公式，但是总觉得有些杂乱，没有系统的总结。首先说一说YUV颜色模型，单单就YUV颜色模型来说，就有很多中叫法，而且总是让人颇感困惑。一般来讲，我们把YUV、Y`UV、YCbCr,
更新答案信息here告诉我，Android NV21图像与所有Y(亮度)值连续存储，并以全分辨率采样，然后以V和U采样交错存储，分辨率为1/4(高度的1/2乘以宽度的1/2)。我在下面创建了一个虚拟的NV21帧，并将其转换为OpenCV BGR格式，这也确认了布局和OpenCV解释它的方式。下面所有的代码都是按从上到下的顺序工作的，所以只需删除图像并将所有行合并在一起就可以生成一个Python脚本
BGR转RGBopencv:BGR转RGB 代码如下。// An highlighted block
Mat srcImg =imread("1.jpg");//读图，MAT图片格式默认是BGR
Mat destImg ;
cvtColor(srcImg,destImg,COLOR_BGR2RGB);//用opencv把BGR转为RGB，转为BGR的结果放在destImgopencv的MAT类型转
Opencv提供了不同颜色模型之间转换的函数cvtColor，可以很容易的将一种颜色模型转换为另一种颜色模型。原型CV_EXPORTS_W void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );功能：转换一种颜色空间到另一种颜色空间。在转换RGB颜色空间的情况下，通道的顺序应该被明确指定 (RGB 或 B
一、对比度、亮度概念普及1.1对比度对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小。对比度对视觉效果的影响非常关键，一般来说对比度越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽；而对比度小，则会让整个画面都灰蒙蒙的。高对比度对于图像的清晰度、细节表现、灰度层次表现都有很大帮助。相对而言，对比度对灰度图的影响要比彩图大。提高图像对比
# 使用 Python 和 OpenCV 实现灰度图像转换为 RGB 图像
在计算机视觉和图像处理的领域中，图像的颜色空间转换是一项基本操作。例如，将灰度图像转换为 RGB 图像。这可以在机器学习和深度学习的前处理中扮演重要角色。本文将引导你实现这一目标。
## 流程概述
下表展示了整个过程的主要步骤：
| 步骤 | 操作说明 |
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