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
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,欢迎您的来电!新疆视觉光源相机make_train_data('Sunflower',FLOWER_SUNFLOWER_DIR) #####Loading Sunflower Data
fix_img = [0],cv2.COLOR_BGR2RGB) ###########CONVERTING BGR COLOR SPACE INTO RGB COLOR SPACE #########
new_img_1 = fix_
new_img_2 = fix_
new_img_3 = fix_
new_img_1[:,:,0] = 0 # making R channel zero ####For BLUE channel#####
new_img_1[:,:,1] = 0 #making G channel zero
new_img_2[:,:,1] = 0####For RED color Channel####
new_img_2[:,:,2] = 0
new_img_3[:,:,0] = 0###For GREEN Channel####
new_img_3[:,:,2] = 0
显示图像:
f, axes =
list = [new_img_1,new_img_2,new_img_3]
i = 0
for ax in axes:
[i])
i+=1 浙江视觉光源板上海嘉励自动化科技有限公司为您提供视觉光源,欢迎您的来电哦!
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
由于人眼有限的感知力,我们需要通过一种媒介来识别颜色,这种颜色的表示被称为“色彩空间”。在机器视觉的技术术语中,一个颜色模型或色彩空间是一个特定的3-D坐标系统以及该系统中的一个子空间,其中每一种颜色都由一个单点表示。有哪些色彩空间的类型?
目前主要有五种类型的颜色模型,比较常见的是(RGB、HSV和HSL)。
RGB(Red Green Blue)
HSL(Hue Saturation Lightness)
HSV(Hue Saturation Value)
YUV(Luminance, blue–luminance, red–luminance)
CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Key)
RGB色彩空间:
RGB色彩空间是三维坐标系中红、绿、蓝坐标所表示的色彩空间之一。在更专业的术语中,RGB将颜色描述为由三个部分组成的元组。每个部分都可以取0到255之间的值,其中元组(0,0,0)表示黑色,元组(255,255,255)表示白色。元组的第0、第1和第2个部分分别表示红、绿、蓝的分量。 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,有需要可以联系我司哦!
众所周知,视觉光源产品的种类很多,而不同的视觉光源产品适合不同的检测场景。
1、条形光源
较大方形结构被测物的优先光源;颜色可根据需求搭配,自由组合;照射角度与安装随意可调。应用于:金属表面检查,图像扫描,表面裂缝检测,LCD面板检测等。
2、组合条形光源
四边配置条形光,每边照明可控;可根据被测物要求调整所需照明角度,适用性广。应用案例:CB基板检测,IC元件检测,焊锡检查,Mark点定位,显微镜照明,包装条码照明,球形物体照明等。
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在机器视觉系统中,可以利用颜色叠加规则、波长的特征和不同材质金属光源反射率的不同来选择合适的光源。
颜色的叠加(互补色,相邻色)
互补环中对称颜色叠加在黑白相机下呈现深色。
邻环中相邻或同种颜色叠加在黑白相机下呈现浅色。
利用波长的特性
红外光波长长,具有穿透性强的特性,红外光可以过滤产品表面有机涂料干扰,检测表面划痕,也可以穿透深色口服液检测内部杂质。
紫外光波长短,具有扩散率高以及激发荧光的特性,适用于透明物体表面Mark点定位;路由器字符检测,该油墨对短波长紫外反射率较低;UV胶体检测;隐形码读取等。
不同材质金属对不同波段的光源反射率不同
铜和金对于波长短的光源,反光较弱。
银和铝在波长850nm左右反光相差比较大。
蓝色光源能够更好地打出铜、金、铝之间的差异。 新疆视觉光源相机