山东视觉光源颜色

hsl_img = [0],cv2.COLOR_BGR2HLS)  #### CONVERTING BGR COLOR SPACE INTO HSL COLOR SPACE  ####

hsl_img_1 = hsl_

hsl_img_2 = hsl_

hsl_img_3 = hsl_

hsl_img_1[:,:,1] = 0  #### HUE --> ZERO  ####

hsl_img_1[:,:,2] = 0

hsl_img_2[:,:,0] = 0  #### SATURATION --> ZERO ####

hsl_img_2[:,:,2] = 0

hsl_img_3[:,:,0] = 0  #### LIGHTNESS --> ZERO ####

hsl_img_3[:,:,1] = 0

现在显示三个不同的颜色通道→

f, axes =

list = [hsl_img_1,hsl_img_2,hsl_img_3]

i = 0

for ax in axes:

   [i])

   i+=1 上海嘉励自动化科技有限公司是一家专业提供视觉光源的公司，欢迎新老客户来电！山东视觉光源颜色

照射方式：选择不同的光源，控制和调节照射到物体上的入射光的方向是机器视觉系统设计的基本的参数，它取决于光源的类型和相对于物体放置的位置，一般来说有二种基本的方式：直射光和漫射光，所有其它的方式都是从这二种方法中延伸出来的。响应速度快：LED发光管响应时间很短，响应时间的真正意义是能按要求保证多个光源之间或一个光源不同区域之间的工作切换，采用控制器给LED光源供电时，达到大照度的时间小于10s。颜色多样：除了光源的形状以外，得到稳定图像输入的另一方面就是选择光源的颜色。甚至相同形状的光源，由于颜色的不同得到的图像也会有很大的差别。安徽视觉光源外壳上海嘉励自动化科技有限公司是一家专业提供视觉光源的公司。

在机器视觉系统中，光源和打光直接影响着系统的稳定性，不同的照明方式效果千差万别。

直接照明：直接将光射向物体，得到清楚的影像。当需要得到高对比度物体图像的时候，这种类型的光很有效。但是当它照在反光材料上时，会引起镜面的反光。通用照明一般采用环状或点状照明。环灯很容易安装在镜头上，可给漫反射表面提供足够的照明。

暗场照明：对物体表面提供低角度照明，主要应用于对表面部分有凸起的部分的照明或表面纹理变化的照明。

背光照明：从侧边或是背后照射的光，常常用于测量物体的尺寸和方向，能够产生很强的对比度。应用背光技术的时候，物体表面特征可能丢失。例如，可以应用背光照明测量硬币的直径，但是却无法判断硬币的正反面。

同轴照明：同轴光的形成即通过垂直镜头方向发出的发散光，射到一个使光向下的分光镜上，相机从上面通过分光镜看物体。这种类型的光源对检测高反射的物体特别有帮助，还适合受周围环境产生阴影影响，检测面积不明显的物体。

漫射照明：连续漫反射照明应用半球形的均匀照明，以减小影子及镜面反射，这种照明方式对于完全组装的电路板照明非常有用。

上海嘉励是一家专注于视觉光源的高新技术型企业，公司凭借强大的研发和制造能力、专业的技术和健全的全周期服务支持，致力于为客户提供***、高性价比的产品及相关服务，包括光学实验和专业的光源选型等。

目前上海嘉励提供的产品包括标准光源、特殊光源、光源控制器、光源配件和相机镜头等，并代理了多家国内外品牌的相机和工业镜头产品，可为客户提供完整的视觉成像解决方案。

本期我们将为大家介绍一款视觉光源产品——点光源。

产品特点及应用

* 独特的集光导光能力，提供较高的光密度

* 高亮度，光色纯度高

* 适用于高反光表面的划伤检测、芯片和硅晶片的破损检测、条码识别、激光打码字符、二维码识别等领域

选型方式 光路结构 光谱 成像实例1：type-c接口间距检测 同轴光源效果图 ↑（type-c的孔较小，搭配远心镜头，光源无法打入，效果不太好）

视觉光源，就选上海嘉励自动化科技有限公司，用户的信赖之选，有需求可以来电咨询！

综合性运营成本低：选用低廉而性能没有保证的产品，初次投资的节省很快会被日常的维护、维修费用抵消。其他光源不耗电是LED光源的2-10倍，而且几乎每月就要更换，浪费了维修工程师许多宝贵的时间。而且投入使用的光源越多，在器件更换和人工方面的花费就越大，因此选用寿命长的LED光源从长远看是很经济的。

上海嘉励自动化科技有限公司致力于提供视觉光源，有想法可以来我司咨询！山东视觉光源排行

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HSV色彩空间：

HSV这个名字来自于颜色模型的三个坐标，即色相、饱和度和值。它也是一个圆柱形的颜色模型，圆柱体的半径表示饱和度，垂直轴表示值，角度表示色调。对于观察者，色调是占主导地位的，饱和度是混合到色调中的白光的数量，value是chrome的强度，value较低颜色变得更加类似于黑色，value越高，颜色变得更加像颜色本身。通过改变这些参数，我们可以生成不同的颜色。

HSV色彩空间的Python实现：

使用cvtColor()函数将色彩空间转换为HSV色彩空间。然后再复制并使两个通道置为零，以便分别显示每个通道。

hsv_img = [0],cv2.COLOR_BGR2HSV)

hsv_img_1 = hsv_

hsv_img_2 = hsv_

hsv_img_3 = hsv_

hsv_img_1[:,:,1] = 0#HUE --> ZERO

hsv_img_1[:,:,2] = 0

hsv_img_2[:,:,0] = 0#SATURATION --> ZERO

hsv_img_2[:,:,2] = 0

hsv_img_3[:,:,0] = 0#VALUE --> ZERO

hsv_img_3[:,:,1] = 0