hsv

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我想在python中创建HSV cone。努力去适应在another question给出了MATLAB的解决方案： import numpy as np import cv2 H = np.repeat([np.linspace(0, 179, 100)], 100, axis=0) S = np.repeat([np.concatenate((np.linspace(0, 255,

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Lineargradient绘制从指定的位置偏移

我用Lineargradient用这个代码做了一个色调渐变：（我知道它可以用Color.parseColor变得更简单，但它必须是这种方式来实现我的目的，我不能使用） colors = new int[]{ Color.HSVToColor(new float[]{0, 1, 1}), Color.HSVToColor(new float[]{60, 1, 1}),

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c＃emgucv将MIplImage类型的图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间

我的任务是使用Kinect v2将一个用kinect V1进行斑点跟踪的程序转换为一个程序。第一个程序是用C++编写的，使用opencv。新程序必须用c＃编写，所以我使用包装器emgucv。在某一点上的第一个程序使用此指令： cvCvtColor(frameVideo,hsvImg,CV_BGR2HSV); frameVideo和hsvImg被这样定义： IplImage* frameVi

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卸下RGB全黑的是透明

这是一个有点难以解释，但在这里不用... 我需要让所有的黑掉颜色，使其更像真正的光的方式。因此，例如，我想RGB（0，0，0）是透明的，而不是黑色和RGB（127，127，127）是白色的，在50％的透明度，而不是灰色的。目前我使用此： public static int getHexColor(int[] color) { return android.graphics.Color

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我可以在python/kivy的background_color参数中使用HSV颜色吗？

我想用HSV定义一些小部件的颜色，我可以很容易地做到这一点“颜色”模块为： Color((1, 0, 0), mode = 'hsv') 但我的问题是，有时你想更快，更具体的那么有没有一种与background_color参数相同或相似的方法？几乎不用说，我已经尝试和失败在此： my_hsv_color = Color((0.5, 1, 0.6), mode='hsv') my_butto

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如何在OpenCV中设置HSV颜色范围？

我有一个手机，它是HSV直方图像打击，我想跟踪它的直方图这款手机的movement.Based，我设定的图像范围是这样的： greenLower = (300, 0, 50) greenUpper = (50, 128,250) cv2.inRange(hsv, greenLower, greenUpper) 但没有得到检测出挥动手机时，我很确定这是因为颜色范围是错误的，你会告诉我如何让颜

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Trackbar HSV OpenCv Tkinter Python

我正在创建一个程序来检测使用Tkinter-OpenCV-Python的对象。我已经创建与跟踪条的界面和我上传的图片，但在改变的TrackBar这不是在图像更新后的值的时刻 from Tkinter import * # Para Interfaz Grafica import Tkinter import gtk # Para Obtener Ancho/Alto impo

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如果成功，OpenVV中的HSV阈值应该返回什么？

我正在使用OpenCV和Python开发可以在图像中查找目标模式的软件。我目前正在寻找所需的目标，其中一部分正在运行HSV阈值操作以隔离目标的颜色。该HSV阈值的代码如下所示： out = cv2.cvtColor(input, cv2.COLOR_RGB2HSV) return cv2.inRange(out, (hue[0], sat[0], val[0]), (hue[1], sat[1]

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python - opencv - 将像素从bgr转换为hsv

img = cv2.imread('example.jpg') 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_hs

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我的频道分离计算是否正确？

我有一个HSV图像，我对图像的某个区域感兴趣。我已经获得了图像选择，并确定了我感兴趣的区域，但我不认为我将频道分开的方式是正确的。我的通道值不会接近它们的实际值。我所看到的图像部分在RGB尺度上是白色的。我知道在HSV中，白色的饱和度大约为（0..20），值为（230..255），但程序打印的数字在该范围内并不接近。我得到S40的最高40低，而-93主要是V.我的频道计算是否正确？ public