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1.CV2笔记--像处理：色彩空间
2.OpenCV-Python学习（3）—— OpenCV 图像色彩空间转换(cv.cvtColor)
3.使用 Opencv 创建类似 Instagram 的源码滤镜！

CV2笔记--像处理：色彩空间

       学习目标：改变图像的源码色彩空间

       OpenCV拥有超过种与色彩空间转换相关的方法。其中，源码BGR到Gray和BGR到HSV的源码转换是最常用的。

       改变色彩空间使用的源码函数是cv2.cvtColor(src, code)，参数：

       注意：在OpenCV中，源码特效源码网站读入的源码彩色图是按照BGR排列的，而不是源码我们习惯的RGB。

       Note：在OpenCV的源码HSV空间中，Hue的源码范围是[0, ]，Saturation的源码范围是[0, ]，Value的源码范围是[0, ]。不同软件设定的源码范围可能不同。在比较之前，源码竞彩哈希源码开发必须进行统一。源码

       有色物体的追踪

       HSV空间在表示颜色上比BGR空间更为便利。接下来，我们就在HSV空间中，提取视频每帧图像中的**。

       在此之前，先介绍一下HSV空间中的cv2.inRange()函数，它接受三个参数：

       函数返回一个与原图大小相同的二值图像作为mask。原图中所有满足HSV空间下指定范围的位置都被标记为，其他位置标记为0。

       如何确定HSV空间下目标颜色的范围?

       依然可以通过cv2.cvtColor()这个方法。只不过传入的不是图像，而是短说社区2.0源码目标颜色在BGR空间下的值。

       HSV空间下标准**的值就是(, , )。因此我们可以把Hue的范围设置在附近，Saturation和Value也设置一定的范围，以此作为上下界。这个过程也可以使用网上的一些色彩空间转换器，但不要忘记统一到OpenCV下的HSV的范围中。

OpenCV-Python学习（3）—— OpenCV 图像色彩空间转换(cv.cvtColor)

       学习目标

       本文主要介绍OpenCV-Python中图像色彩空间转换的使用，旨在帮助读者理解常见色彩空间及其转换方式。

       常见色彩空间

       RGB是计算机显示器的标准色彩系统，广泛应用于显示、打印等领域。

       常见色彩空间取值范围

       在色彩空间转换中，需要了解每个色彩空间的涨停蓄力主图源码取值范围，以便正确地进行转换。

       色彩空间转换注意事项

       在进行色彩空间转换时，需要注意转换函数的参数设置，以及转换后的色彩空间是否适用于具体应用。

       色彩空间转换函数cv.cvtColor()

       OpenCV提供了cv.cvtColor()函数进行色彩空间转换，该函数支持多种色彩空间之间的转换。

       参数说明

       cv.cvtColor()函数的参数包括源图像、目标色彩空间、以及可选的标志位，用于指定转换方式。

       注意

       在使用cv.cvtColor()函数时，应确保目标色彩空间适用于特定场景，避免误用导致的PB注册码源码图像失真。

       获取色彩空间的转换类型

       可以通过查阅相关文档，了解不同色彩空间之间的转换关系，从而选择合适的转换类型。

       代码演示

       以下代码演示了BGR与HSV、BGR与YCrCb之间的转换，以及色彩空间转换的不可逆性与可逆性实例。

       7.1 BGR↔HSV、BGR↔YCrCb

       7.1.1 代码

       7.1.2 结果

       7.2 色彩空间转换不可逆实例

       7.2.1 代码

       7.2.2 结果

       7.2.3 注意

       在进行不可逆色彩空间转换时，应谨慎操作，避免损失重要信息。

       7.3 色彩空间转换可逆实例

       7.3.1 代码

       7.3.2 结果

       总结

       通过本篇文章的学习，读者应掌握了OpenCV-Python中色彩空间转换的基本知识，包括常见色彩空间、取值范围、转换注意事项，以及如何使用cv.cvtColor()函数进行色彩空间转换。

使用 Opencv 创建类似 Instagram 的滤镜！

       图像滤镜是一种技术，它能够改变图像的颜色、阴影、色调、饱和度、纹理等特性，以满足商业、艺术或审美需求。如今，这些滤镜在社交媒体平台如Instagram、Facebook和Picsart等编辑应用中非常普遍，为增添新视觉效果。

       OpenCV是一个用于计算机视觉任务的免费Python库，包含多种功能和方法。通过应用一些图像转换技术，我们可以利用OpenCV创建所需的滤镜效果。下面，我们将通过一系列示例来展示如何使用OpenCV实现不同类型的滤镜效果。

       灰度滤镜

       灰度滤镜旨在将彩色图像转换为黑白效果，移除图像中的颜色成分。使用`cv2.cvtColor()`函数可以轻松实现这一功能。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像已成功转换为灰度效果。

       亮度调节滤镜

       亮度调节滤镜可以增加或降低图像亮度。这通过`cv2.convertScaleAbs()`函数实现，通过调整Beta值可以得到所需的亮度变化效果。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像亮度已成功调整。

       锐利效果滤镜

       锐利效果滤镜用于增强图像细节，通过`filter2D`方法调整图像内核实现。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像细节显著增强。

       棕褐色滤镜

       棕褐色滤镜为照片增添温暖的棕色效果，适用于复古、平静和怀旧风格。使用`cv2.transform()`函数实现。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像呈现温暖的棕褐色效果。

       铅笔素描效果滤镜

       铅笔素描效果滤镜通过灰度处理实现粗略的素描效果，OpenCV提供了内置函数简化实现过程。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像呈现灰度铅笔素描效果。

       彩色铅笔素描效果滤镜

       彩色铅笔素描效果滤镜进一步添加颜色，通过调整色调与饱和度实现。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       彩色铅笔素描效果成功实现。

       HDR效果滤镜

       HDR滤镜增加图像细节层次，使用`cv2.detailEnhance()`函数实现。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       图像细节层次显著增强。

       反转滤镜

       反转滤镜通过调整像素值实现黑白反转效果，利用`cv2.bitwise_not()`函数简化实现。

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       实现反转滤镜效果。

       季节性效果滤镜

       季节性效果滤镜包括夏季和冬季滤镜，分别调整图像的色调以模拟不同季节的氛围。使用查找表或SciPy函数实现。

       夏季效果滤镜

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       实现夏季效果滤镜，图像呈现温暖色调。

       冬季效果滤镜

       代码示例：

       ...代码实现细节...

       结果输出：

       实现冬季效果滤镜，图像呈现冷色调。

       完整代码和图像文件可在以下链接中找到：[链接](github.com/prateekmaj...)