Kann mir jemand erklären, warum der Farbtonwert eines HSV-Bildes in OpenCV nur auf 180 ° und nicht auf volle 360 ° geht?Warum ist der Farbtonbereich 0-180 ° in opencv?
Ich habe irgendwo gefunden, dass OpenCV einen 180 ° Zylinder verwendet, aber ich kann einen solchen Zylinder nicht wirklich visualisieren.
Vielen Dank im Voraus!
J
Im cv::cvtColordocumentation für RGB<->HSV Umwandlung ist es klar gesagt, dass H liegt in [0; 360] Bereich. Wenn Sie das unterschiedliche Verhalten erfahren, sollten Sie report a bug.
Versuch 360 in eine uchar zu setzen;)
so, wird es durch 2 geteilt, nur um es fit zu machen ..
Sie haben sich nicht die Mühe gemacht zwei weitere Absätze der Dokumentation zu lesen, oder? :) – Mikhail
hmm? Was meinen Sie ? vielleicht sollte hinzugefügt werden, dass es im 8-Bit-Fall nur durch 2 geteilt wird? – berak
Ich habe meinen Gedanken nicht richtig ausgedrückt. Ich meinte, Sie haben die gleiche Dokumentation wie ich überprüft, aber lesen Sie zwei Absätze mehr und fand die eigentliche Sache, die das Problem erklärt. Mein Punkt war, dass die ursprüngliche Frage ein bisschen Neuling ist und es nur ein paar Sekunden dauerte, um eine Antwort zu posten. – Mikhail
Ist es wirklich so denke ich, für den HSV die Bereiche sind als H [0? -179], S [0-255], V [0-255]. Bitte sehen Sie den Link und helfen Sie mir zu verstehen, wenn ich etwas verpasse. http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_colorspaces/py_colorspaces.html
Wenn Sie den Farbtonbereich konvertieren müssen, finden Sie den folgenden Link. http://en.literateprograms.org/RGB_to_HSV_color_space_conversion_%28C%29#
Das reicht, dass OpenCV verwalten für HSV-Format sind die folgenden:
Für HSV ist Hue Bereich [0179], Sättigung Bereich [0255] und Wertebereich ist [0255]. Verschiedene Software verwenden unterschiedliche Maßstäbe. Wenn Sie also OpenCV-Werte mit ihnen vergleichen, müssen Sie diese Bereiche normalisieren.
Hier ist der Link zur OpenCV-Dokumentation, der es erklärt.
http://docs.opencv.org/3.2.0/df/d9d/tutorial_py_colorspaces.html
Link funktioniert nicht. –
Link aktualisiert auf http://docs.opencv.org/3.2.0/df/d9d/tutorial_py_colorspaces.html – igaurav
Nach http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html#cvtcolor
für die 8-Bit-Bilder, wird H auf H umgewandelt/2 in den [0255] Bereich zu passen. Also ist der Farbtonbereich im HSV-Farbraum von OpenCV [0,179]
Ich habe diesen Teil der Dokumentation verpasst, danke. Mein Bild ist ein 8-Bit-Bild entsprechend der Dokumentation 'Für 8-Bit-Bilder: H <- H/2 (passend für 0 bis 255)'. – JasperV