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致力于提供视觉光源，有想法的不要错过哦！北京视觉光源前景
在机器视觉系统操作中，一幅好的图像具备以下条件：
1.物体表面：如果所有物体表面是相同的，在解决实际应用的时候就没有必要采用不同的光源技术了。但由于物体表面的不同，因此需要观察视野中的物体表面，并分析光源入射的反映。
2.控制反射：如果反射光可以控制，图像就可以控制。在涉及机器视觉应用的光源设计时，重要的原则就是控制好哪里的光源反射到透镜及反射的程度。机器视觉的光源设计就是对反射的研究。在视觉应用中，当观测一个物体以决定需要什么样的光源的时候，先要弄清楚如何才能让物体显现，如何才能应用光源使必须的光反射到镜头中以获得物体外表。
3.光源可预测：当光源入射到物体表面的时候，光源的反映是可以预测的。光源可能被吸收或被反射。光可能被完全吸收（黑金属材料，表面难以照亮）或者被部分吸收（造成了颜色的变化及亮度的不同）。不被吸收的光就会被反射，入射光的角度等于反射光的角度，这个科学的定律简化了机器视觉光源，因为理想的想定的效果可以通过控制光源而实现。 海南视觉光源灯珠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。
RGB色彩空间的Python实现：
这里我们导入了必要的库，cv2用于色彩空间转换，NumPy用于数组操作，Matplotlib用于显示图像，os用于访问图像目录，tqdm用于显示加载栏。
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
设置两个空列表Z和X，分别用于存储带有各自图像的标签，然后指定图像大小和路径目录。在这之后，我定义了两个函数，用于返回flower类型(assign_lable)和访问每个图像、读取和调整其大小(make_train_data)。
在机器视觉系统中，工业相机和光源是一对好搭档，为工业相机选择一款配合默契的光源很关键。
首先必须是“均匀光”，均匀光的含义是在离光照源同一垂直距离的位置上每一点的“辐照度”或者光能是一样的。图像传感器上包含了很多个像元，而表征出的性能参数体现相机的整体性能，因此，应该赋予相机上每个像元相同的光从而排除掉由于光照不同引起的性能差异。
对于黑白工业相机，应选单色光，且单色光的波长应该为CCD/CMOS的大量子效率对应的波长。
针对不同的CCD，可以选择单色的红光LED灯，或者绿光LED灯。彩色相机，选用白光，因为彩色相机包含了R、G、B三种颜色，光源也应该包含这三种颜色，故可以使用白光LED。此时测出来的量子效率显然是CCD全波段平均量子效率了。
控制光源或者说光的辐照度的附件有直流稳压电源、光阑。其中，直流稳压电源用以控制给LED灯珠的电压（或电流），从而改变出射光的辐照度；而光阑位于积分球内，通过改变光阑的大小，可以改变积分球中入射光的量从而改变出射光的辐照度。实际测试中可以通过这两种方式来调控。 视觉光源，就选上海嘉励自动化科技有限公司，有需求可以来电咨询！
实际上，如何利用光源颜色的技术特性得到比较好对比度的图像效果一直是光源开发的主要方向。克服环境光干扰，保证图像稳定性，提高系统的精度、效率；通过恰当的光源照明设计，可以使图像中的目标信息与背景信息得到比较好分离，这样不降低图像处理的算法难度，同时提高系统的精度和可靠性，但非常遗憾，目前没有一个通用的机器视觉照明系统，可以应对不同的检测要求，因此针对每个特定的案例，都需要设计适应的照明装置，以达到比较好效果，而不合适的照明，则会引起很多问题，机器视觉光源如此重要，却往往被很多人忽视。上海嘉励自动化科技有限公司致力于提供视觉光源，欢迎新老客户来电！江苏机器视觉光源
视觉光源，就选上海嘉励自动化科技有限公司，有需要可以联系我司哦！北京视觉光源前景
在机器视觉系统的影像获取环节，通常借助好的视觉光源才能获得高质量、高对比度的图像。选择合适的光源主要考虑以下几点：
1、光源的**重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生比较大的对比度，从而易于特征的区分，保证需要检测的特征突出于其他背景。
2、选择两种光源的时候，比较好的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。首先，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会比较大。
3、另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。 北京视觉光源前景
