91欧美超碰AV自拍|国产成年人性爱视频免费看|亚洲 日韩 欧美一厂二区入|人人看人人爽人人操aV|丝袜美腿视频一区二区在线看|人人操人人爽人人爱|婷婷五月天超碰|97色色欧美亚州A√|另类A√无码精品一级av|欧美特级日韩特级

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

機(jī)器視覺中圖像前置知識(shí)顏色模型的分類與應(yīng)用

新機(jī)器視覺 ? 來(lái)源:yxw ? 2019-06-11 09:02 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

首先什么是機(jī)器視覺計(jì)算機(jī)視覺就是讓計(jì)算機(jī)去理解獲取數(shù)字圖像與視頻中的信息。最終實(shí)現(xiàn)一個(gè)與人類視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)相同功能的自動(dòng)化系統(tǒng)。

什么是機(jī)器視覺中的圖像的前置知識(shí)——顏色模型?最為常用的顏色模型,分別是RGB顏色模型和HSV顏色模型,這兩種模型之間是可以通過(guò)數(shù)學(xué)公式進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換的。

RGB顏色模型(也叫紅、綠、藍(lán)三原色模型或者加色混色模型):將紅、綠、藍(lán)3種不同顏色,根據(jù)亮度配比的不同進(jìn)行混合(3種顏色的定量配比),從而表現(xiàn)出不同的顏色。通過(guò)3種最基本顏色的混合疊加來(lái)表現(xiàn)出任意的一種顏色的方法,特別適用于顯示器等主動(dòng)發(fā)光的顯示設(shè)備。RGB顏色的展現(xiàn)依賴于設(shè)備的顏色空間,這也就使得我們感覺有些手機(jī)屏幕顏色特別逼真、絢麗,而另一些就令人失望。

RGB顏色模型的空間結(jié)構(gòu)

上圖展示了RGB顏色模型的空間結(jié)構(gòu),這是一個(gè)立方體結(jié)構(gòu),在該幾何空間中,3個(gè)坐標(biāo)軸分別代表了紅red綠green藍(lán)blue3種顏色。從理論上講,任何一種顏色都包含在該立方體結(jié)構(gòu)中。

我們平時(shí)用得最多的RGB顏色展示模式也就是24比特展示的。有種方法分別將紅、綠、藍(lán)3種顏色使用8比特?zé)o符號(hào)整數(shù)來(lái)表示,如#FFFFFF代表純白色,#FF0000代表正紅色-十六進(jìn)制對(duì)24比特展示模式的一種表示方法。也可以使用(255,0,0)這樣一個(gè)元組表示正紅色。因?yàn)榧t色和綠色兩種顏色疊加產(chǎn)生黃色,所以黃色為(255,255,0)。

HSV顏色模型:這是一種采用色調(diào)(H)、飽和度(S)、明度(V)3個(gè)參數(shù)來(lái)表示顏色的一種方式。

色調(diào)(Hue):以角度的形式進(jìn)行度量,其取值角度范圍是[0,360]。紅色、綠色、藍(lán)色3種顏色以逆時(shí)針方向進(jìn)行排列。例如紅色的位置為0°,綠色為120°,藍(lán)色的位置為240°。

飽和度(Saturation):以百分比0~100%來(lái)表示,該數(shù)值越高,飽和度越高,光譜顏色的成分越多。飽和度反映了某種顏色接近光譜色的程度。顏色是由光譜顏色與白色光的混合結(jié)果。如果某種顏色中白色的成分越少,則這種顏色越接近光譜色,顏色暗且鮮艷,此時(shí)飽和度更高。

明度(Value):百分比的形式來(lái)表示某種顏色的明度,明度值越高越明亮。明度表現(xiàn)了某種顏色的明亮程度,可以認(rèn)為是一種由光線強(qiáng)弱產(chǎn)生的視覺體驗(yàn)。如深紫色和桃紅色兩種顏色進(jìn)行對(duì)比,深紫色的顏色更加晦暗,而桃紅色更加明亮,則認(rèn)為桃紅色的明度要比深紫色的高。

HSV顏色模型的空間結(jié)構(gòu)

什么是機(jī)器視覺中的圖像的灰度圖像?沒有包含其他五顏六色的信息,但是仍能夠從中獲取到圖像的輪廓、紋理、形狀等特征的圖片。由于灰度圖片的結(jié)構(gòu)更為簡(jiǎn)單,同時(shí)關(guān)鍵信息又不大會(huì)損失,這樣就可以極大地減少機(jī)器計(jì)算量。

那什么是灰度?黑色的程度也是可以量化的,介于黑色和白色之間的顏色就是灰色,那么直接量化的就是灰色的程度,這個(gè)程度就是灰度。一般的量化方法是將純白色作為255,純黑色作為0,在這個(gè)區(qū)間中,使用對(duì)數(shù)的方法劃分具體數(shù)值進(jìn)行量化。

一個(gè)形象的灰度比喻:假如用0代表純黑色表示黑種人中最黑的,255代表純白色表示白種人中最白的,那么我們黃種人中有的長(zhǎng)得白一點(diǎn)的女生,她的膚色值就可以是153,有的長(zhǎng)得黑一點(diǎn)的女生,膚色值就可以是51?;叶戎翟酱蟊硎驹搅?。

灰度圖像

什么是機(jī)器視覺中的圖像的二值圖像?二值圖像顧名思義只有純黑色和純白色兩種顏色,沒有中間過(guò)渡的灰色。二值圖像會(huì)缺少細(xì)節(jié)部分,只能顯示出圖片的大致輪廓。這在圖像的分割等場(chǎng)景中具有很好的利用價(jià)值。

二值圖像

什么是機(jī)器視覺中的信號(hào)與噪聲?圖像也是一種數(shù)據(jù),圖像中也存在信號(hào)和噪聲。信號(hào)是圖像中我們想要的數(shù)據(jù),噪聲是圖像中我們不想要的數(shù)據(jù)。

什么是機(jī)器視覺中的信噪比?信噪比就是指信號(hào)與噪聲二者能量之比值。直觀來(lái)講,噪聲越少,信噪比越大,數(shù)據(jù)的質(zhì)量越佳。

受到噪聲干擾的圖像a)與未經(jīng)噪聲干擾的圖像b)

經(jīng)過(guò)噪聲干擾的圖像令我們難以獲取圖片所要表達(dá)的原始信息,使得圖像所表達(dá)信息的確定程度減少。

什么是機(jī)器視覺中的椒鹽噪聲和高斯噪聲?圖像中隨機(jī)出現(xiàn)的黑白雜點(diǎn),黑白雜點(diǎn)在圖片中出現(xiàn)位置是隨機(jī)分布的叫椒鹽噪聲,“椒”代表黑色,“鹽”代表白色。黑白雜點(diǎn)的出現(xiàn)導(dǎo)致某些顏色的改變,且噪聲概率密度服從高斯分布(正態(tài)分布的)叫高斯噪聲。

什么是是機(jī)器視覺中的圖像濾波?圖像濾波就是濾除圖像中的噪聲(黑白雜點(diǎn))。圖像濾波是對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理的一個(gè)重要步驟。常見的濾除噪聲的方法有均值濾波和中值濾波,因?yàn)楦拍钪袛?shù)學(xué)成分太多,小咖就不多做解釋了。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 圖像
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2

    文章

    1096

    瀏覽量

    42326
  • 機(jī)器視覺
    +關(guān)注

    關(guān)注

    165

    文章

    4798

    瀏覽量

    126045
  • RGB
    RGB
    +關(guān)注

    關(guān)注

    4

    文章

    831

    瀏覽量

    61940
  • HSV
    HSV
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    10

    瀏覽量

    2831

原文標(biāo)題:機(jī)器視覺——圖像知識(shí)

文章出處:【微信號(hào):vision263com,微信公眾號(hào):新機(jī)器視覺】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    圖像采集卡:機(jī)器視覺系統(tǒng)的“數(shù)據(jù)中樞”,解鎖精準(zhǔn)成像新可能

    在工業(yè)自動(dòng)化、智能檢測(cè)、醫(yī)療影像、安防監(jiān)控等領(lǐng)域,機(jī)器視覺技術(shù)正成為提升效率、保障精度的核心支撐。而在整套機(jī)器視覺系統(tǒng),
    的頭像 發(fā)表于 02-25 15:59 ?674次閱讀
    <b class='flag-5'>圖像</b>采集卡:<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>系統(tǒng)的“數(shù)據(jù)中樞”,解鎖精準(zhǔn)成像新可能

    機(jī)器視覺鏡頭如何發(fā)現(xiàn)深海沉船

    。 使用機(jī)器視覺鏡頭進(jìn)行深水成像在水面下數(shù)百英尺處拍攝視頻需要的不僅僅是一臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)攝像機(jī)。在這個(gè)深度,沒有自然光。能見度迅速下降。水中的微粒會(huì)將人造光反射回?cái)z像機(jī)鏡頭,就像車燈光束的雪花一樣
    發(fā)表于 02-11 16:03

    機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程:分類變量的數(shù)值化處理方法

    編碼是機(jī)器學(xué)習(xí)流程里最容易被低估的環(huán)節(jié)之一,模型沒辦法直接處理文本形式的分類數(shù)據(jù),尺寸(Small/Medium/Large)、顏色(Red/Blue/Green)、城市、支付方式等都
    的頭像 發(fā)表于 02-10 15:58 ?329次閱讀
    <b class='flag-5'>機(jī)器</b>學(xué)習(xí)特征工程:<b class='flag-5'>分類</b>變量的數(shù)值化處理方法

    工業(yè)機(jī)器視覺的關(guān)鍵組件:圖像采集卡選型與應(yīng)用

    在工業(yè)自動(dòng)化升級(jí)浪潮,機(jī)器視覺系統(tǒng)作為“生產(chǎn)之眼”,承擔(dān)著產(chǎn)品質(zhì)檢、精確定位、尺寸測(cè)量等重要任務(wù),而圖像采集卡便是這套系統(tǒng)不可或缺的關(guān)鍵
    的頭像 發(fā)表于 01-19 16:02 ?208次閱讀
    工業(yè)<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b><b class='flag-5'>中</b>的關(guān)鍵組件:<b class='flag-5'>圖像</b>采集卡選型與應(yīng)用

    機(jī)器視覺系統(tǒng)光源的相關(guān)行業(yè)術(shù)語(yǔ)解讀

    工業(yè)光源在機(jī)器視覺系統(tǒng)扮演著至關(guān)重要的角色,機(jī)器視覺系統(tǒng)成像過(guò)程中選擇合適的光源可提升圖像質(zhì)量
    的頭像 發(fā)表于 12-16 17:30 ?562次閱讀
    <b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>系統(tǒng)<b class='flag-5'>中</b>光源的相關(guān)行業(yè)術(shù)語(yǔ)解讀

    基于級(jí)聯(lián)分類器的人臉檢測(cè)基本原理

    本次分享的內(nèi)容是基于級(jí)聯(lián)分類器的人臉檢測(cè)基本原理 1) 人臉檢測(cè)概述 關(guān)于人臉檢測(cè)算法,目前主流方法分為兩類,一類是基于知識(shí),主要方法包括模板匹配,人臉特征,形狀和邊緣,紋理特征,顏色特征
    發(fā)表于 10-30 06:14

    安森美圖像傳感器在機(jī)器視覺的應(yīng)用

    下面的框圖展示了采用安森美 (onsemi) 推薦產(chǎn)品的機(jī)器視覺方案,該方案集成了多種圖像感知和深度感知技術(shù),運(yùn)用了安森美的全局和卷簾快門傳感器系列產(chǎn)品。電源管理、通信等大多數(shù)功能塊器件均可從安森美的全面方案
    的頭像 發(fā)表于 10-13 15:20 ?1426次閱讀
    安森美<b class='flag-5'>圖像</b>傳感器在<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>的應(yīng)用

    什么是機(jī)器視覺及其功能?

    機(jī)器視覺本質(zhì)上是一個(gè)系統(tǒng)(例如一臺(tái)計(jì)算機(jī))查看的能力。系統(tǒng)通過(guò)該能力分析圖像,然后作出決策或進(jìn)行分類
    的頭像 發(fā)表于 09-10 17:23 ?753次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>及其功能?

    機(jī)器視覺系統(tǒng)工業(yè)相機(jī)的成像原理及如何選型

    做出決策或執(zhí)行任務(wù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),機(jī)器視覺是用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)圖像處理流程工
    的頭像 發(fā)表于 08-07 14:14 ?1460次閱讀
    <b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>系統(tǒng)工業(yè)相機(jī)的成像原理及如何選型

    【嘉楠堪智K230開發(fā)板試用體驗(yàn)】K230機(jī)器視覺相關(guān)功能體驗(yàn)

    K230開發(fā)板攝像頭及AI功能測(cè)評(píng) 攝像頭作為機(jī)器視覺應(yīng)用的基礎(chǔ),能夠給機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供輸入,提供輸入的質(zhì)量直接影響機(jī)器學(xué)習(xí)
    發(fā)表于 07-08 17:25

    工業(yè)相機(jī)圖像采集卡:機(jī)器視覺的核心樞紐

    應(yīng)用廣泛。工業(yè)相機(jī)圖像采集卡的主要功能在機(jī)器視覺系統(tǒng),工業(yè)相機(jī)負(fù)責(zé)捕獲目標(biāo)對(duì)象的圖像,而圖像
    的頭像 發(fā)表于 05-21 12:13 ?853次閱讀
    工業(yè)相機(jī)<b class='flag-5'>圖像</b>采集卡:<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>視覺</b>的核心樞紐

    基于LockAI視覺識(shí)別模塊:C++使用圖像的統(tǒng)計(jì)信息

    圖像處理,統(tǒng)計(jì)信息可以幫助我們了解圖像的特性,例如區(qū)域內(nèi)的像素分布、顏色轉(zhuǎn)換以及特定區(qū)域的分析。本文將介紹基于LockAI視覺識(shí)別模塊如
    發(fā)表于 05-08 10:31

    基于LockAI視覺識(shí)別模塊:C++使用圖像的統(tǒng)計(jì)信息

    圖像處理,統(tǒng)計(jì)信息可以幫助我們了解圖像的特性,例如區(qū)域內(nèi)的像素分布、顏色轉(zhuǎn)換以及特定區(qū)域的分析。本文將介紹基于LockAI視覺識(shí)別模塊如
    的頭像 發(fā)表于 05-08 10:09 ?739次閱讀
    基于LockAI<b class='flag-5'>視覺</b>識(shí)別模塊:C++使用<b class='flag-5'>圖像</b>的統(tǒng)計(jì)信息

    【「# ROS 2智能機(jī)器人開發(fā)實(shí)踐」閱讀體驗(yàn)】視覺實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)算法的應(yīng)用

    相機(jī)標(biāo)定是視覺系統(tǒng)的基石,直接影響后續(xù)圖像處理的精度。書中詳細(xì)介紹了單目和雙目相機(jī)的標(biāo)定流程,包括標(biāo)定板的使用、參數(shù)優(yōu)化以及標(biāo)定文件的應(yīng)用。 實(shí)際應(yīng)用,標(biāo)定誤差可能導(dǎo)致機(jī)器人定位偏
    發(fā)表于 05-03 19:41

    ?VLM(視覺語(yǔ)言模型)?詳細(xì)解析

    視覺語(yǔ)言模型(Visual Language Model, VLM)是一種結(jié)合視覺圖像/視頻)和語(yǔ)言(文本)處理能力的多模態(tài)人工智能模型
    的頭像 發(fā)表于 03-17 15:32 ?8828次閱讀
    ?VLM(<b class='flag-5'>視覺</b>語(yǔ)言<b class='flag-5'>模型</b>)?詳細(xì)解析