hsv

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이미지의 평균 픽셀의 HSV 값을 얻으려면 어떻게해야합니까? 이 코드에서

는 im = Vips::Image.new_from_file "some.jpg" r = (im * [1,0,0]).avg g = (im * [0,1,0]).avg b = (im * [0,0,1]).avg p [r,g,b] # => [57.1024, 53.818933333333334, 51.9258] p Vips::Image.sRGB2HS

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HSV는

내가 그 페인트 싶어 페인트 : HSV 이미 코드를 썼다 . hsvtorgb 메서드를 작성하기 위해 해당 사이트를 사용했습니다. http://www.rapidtables.com/convert/color/hsv-to-rgb.htm Unfortunatelly 내 코드가 내가 원하는 것을 표시하지 않습니다. 왠지 말해줘? 고마워요! 내가 대답 void Widge

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Matlab에서 RGB를 수동으로 HSV로 변환 할 때의 이상한 현상

작은 Matlab 함수를 작성했습니다.이 이미지는 RGB로 이미지를 가져와 here의 변환 공식에 따라 HSV로 변환합니다. 문제는 색 스펙트럼에 적용 할 때 스펙트럼이 잘리지 않고 일부 값이 잘못되었습니다. 이미지를 봅니다. 비교를 쉽게하기 위해 hsv2rgb() 함수를 사용하여 RGB로 다시 변환했습니다. 이 Matlabs 자신의 기능 rgb2hsv()

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HSV와 그레이 스케일 강도의 차이점은 무엇입니까?

내가 MATLAB 사용하여 이미지 처리에 대한 몇 가지 연구를하고 그리고 난 rgb2gray을 사용하여 두 가지 방법으로 그레이 스케일 강도 이미지를 생성 rgb2hsv과 같이했습니다 read_image = imread(handles.myImage); bc_gambar2 = imresize(read_image,[280 540]); g = rgb2gray

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MATLAB 이미지 처리 : 컬러 이미지에서 HSV 구성 요소 가져 오기

이미지 (원래 채색되어 있음)에서 색조, 채도 및 값 이미지를 가져 오려고합니다. rgb2hsv() 기능을 사용하여 이미지를 변환했지만 구성 요소 이미지를 얻는 방법을 혼동합니다.

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성공하면 OpenCV의 HSV 임계 값은 어떻게 되나요?

OpenCV와 Python을 사용하여 이미지의 타겟 패턴을 찾을 수있는 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 저는 현재 원하는 타겟을 찾는 중입니다.이 중 일부는 타겟의 색상을 분리하기 위해 HSV thresholding 작업을 실행하고 있습니다. HSV의 임계 코드는 다음과 같습니다 out = cv2.cvtColor(input, cv2.COLOR_RGB2HSV

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opencv - python - cv2.inRange에서 HSV 색상을 사용할 때 혼란 스럽습니다.

cv2.inRange (python 2.7)로 색상을 기반으로 객체 감지를 수행하려고합니다. BGR 색상을 사용할 때 모든 것이 잘 작동하는 것 같습니다. 그러나, 내가 HSV에 BGR 색상을지도, 내가 올바른 마스크를 얻을 수 없습니다. mario_hsv # first convert the img, and the associated lower and up

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HSV 색상 선택기를 만들려고하는데 오버레이 이미지를 생성하는 방법을 알아낼 수 없습니다.

제목에서 말한 것처럼 색상 선택기를 만들려고합니다 (HTML/CSS/JS, DuckDuckGo의 색상 선택 도구 (seen here)를 기반으로합니다. div에 오버레이 된 반투명 이미지를 단색으로 사용합니다. 나는 그 이미지가 단지 수직의 흰색 -> 검은 색 그라디언트이고, 가로는 과의 수직 불투명도 그라디언트라고 생각했다. 그것은 그것보다 더 복잡한 것

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Matlab 'image processing'

흑백 위치에서 픽셀 위치를 [row, column] = find(bw2 == 1)으로하면, 이 위치를 RGB 이미지로 이동 한 다음이 위치를 제거하거나이 위치 대신 마스크를 RGB 이미지에 배치하는 방법을 알려드립니다. 이 작업을 수행하는 방법?

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내 채널 분리 계산이 정확합니까?

HSV 이미지가 있고 이미지의 특정 영역에 관심이 있습니다. 이미지를 선택하여 작업하고 관심 영역을 결정했으나 채널을 분리하는 방식이 올바르지 않다고 생각합니다. 내 채널 값이 실제 값에 가까워지지 않습니다. 내가보고있는 이미지의 일부가 RGB 스케일에서 흰색입니다. HSV에서 흰색은 채도가 약 (0..20)이고 값은 (230..255)이지만 프로그램에서