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图像处理中HSV、HSL分别是什么意思?
j_2008
2002-10-28 01:44:06
图像处理名词中HSV、HSL分别是什么意思,是什么缩写?
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zyl910
2002-10-31
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错了一点:
V:亮度,范围0~1,是黑色(RGB(0,0,0))~根据HS计算得到颜色 之间的比例
zyl910
2002-10-31
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我理解:
HSV(也叫HSB):
H:色相,范围0~360,每隔60度表示一种基本颜色(其他度数在是相邻的基本度数之间的颜色):红(RGB(255,0,0))->黄(RGB(255,255,0))->绿(RGB(0,255,0))->青(RGB(0,255,255))->蓝(RGB(0,0,255))->紫(RGB(255,0,255))->红
S:纯度(也翻译为色饱和度),范围0~1,是白色(RGB(255,255,255))~根据H计算得到颜色 之间的比例
V:亮度,范围0~1,是黑色(RGB(0,0,0))~根据HB计算得到颜色 之间的比例
HSL(也叫HLS):
H:色相,与HSV定义相同
S:纯度(色饱和度)
L:亮度,0(黑色)~当前颜色亮度所处的比例~1(白色),0.5表示按当前颜色显示
windofsun
2002-10-28
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5.颜色模型
前面提到的颜色都是用RGB模型描述的。此外还有HSL和HSV等其它颜色模式。HSL模型表示颜色的灰度,饱和度和亮度来。HSV模型表示颜色的灰度、饱和度和值。
与RGB模型不同,HSV和HSL的目的是用人们习惯的方式描述颜色。例如,如果一幅图像看起来较暗,我们可以直接增加亮度使它变亮。
另外还有YCbCr和YUV 等模型。
http://www.swm.com.cn/rj/2000-1/20000147.html
(google这么好的工具,直接用它不更好?)
《Visual C++数字
图像处理
开发入门与编程实践》源码
第1章 Visual C++与数字
图像处理
1 1.1 数字
图像处理
概述 2 1.1.1 图像与数字图像 2 1.1.2 数字
图像处理
研究的内容 4 1.1.3 数字
图像处理
的应用 6 1.2 Visual C++概述 8 1.2.1 C++语言简介 8 1.2.2 Visual C++简介 16 1.2.3 Visual C++ 2005 集成开发环境 19 1.3 在Visual C++
中
处理数字图像 22 1.3.1 位图和调色板 22 1.3.2 图形设备接口 23 1.3.3 OpenCV 26 1.4 本章小结 26 第2章 Visual C++ 2005基础知识 27 2.1 利用向导生成应用程序 28 2.1.1 创建新项目 28 2.1.2 编译并运行工程 35 2.2 添加资源 36 2.2.1 新建资源 36 2.2.2 导入资源 38 2.3 MFC编程基础 38 2.3.1 MFC应用程序框架 39 2.3.2 Windows消息和事件驱动 40 2.3.3 常用消息 41 2.3.4 MFC的消息映射 42 2.4 消息与事件响应 44 2.4.1 添加类 44 2.4.2 添加类成员 45 2.4.3 添加消息响应 46 2.4.4 添加事件 47 2.4.5 添加函数重写 48 2.4.6 手动添加消息响应 50 2.5 对话框的使用 51 2.5.1 创建并编辑对话框资源 51 2.5.2 模式对话框和无模式对话框 55 2.5.3 消息对话框 57 2.5.4 共用对话框 59 2.6 常用控件的使用 64 2.6.1 按钮类控件 64 2.6.2 文本框 67 2.6.3 列表框 70 2.6.4 组合框 74 2.6.5 静态类控件 76 2.7 菜单栏和工具栏 77 2.7.1 菜单栏的使用 77 2.7.2 工具栏的使用 83 2.8 本章实例:简单的画图程序 87 2.8.1 实例预览 88 2.8.2 概要设计 88 2.8.3 完成实例编码 91 2.9 本章小结 98 第3章 认识色彩空间 99 3.1 颜色的基本知识 100 3.1.1 颜色的定义 100 3.1.2 颜色的属性 102 3.2 常用色彩空间简介 103 3.2.1 RGB颜色空间 103 3.2.2 CMY/CMYK颜色空间 105 3.2.3
HSV
/HSB(HSI/HCI/
HSL
) 颜色空间 106 3.2.4 CIE系列颜色空间 109 3.2.5 YUV/YCbCr颜色空间 111 3.3 色彩空间的转换方法 112 3.3.1 RGB转换到
HSV
的方法 113 3.3.2 RGB转换到HSI的方法 114 3.3.3 RGB转换到YUV的方法 115 3.3.4 RGB转换到YCbCr的方法 116 3.4 本章实例:Photoshop 色彩编辑器 118 3.4.1 需求分析 118 3.4.2 概要设计 119 3.4.3 完成实例编码 121 3.5 本章小结 130 第4章 图像文件格式 131 4.1 图像文件概述 132 4.1.1 图像文件 132 4.1.2 图像文件的一般结构 132 4.1.3 图像文件的常用参数 133 4.2 BMP文件格式 134 4.2.1 文件结构 135 4.2.2 文件头和信息头 135 4.2.3 主要参数 136 4.3 GIF文件格式 136 4.3.1 GIF格式简介 137 4.3.2 GIF文件结构 137 4.3.3 GIF文件块的结构 138 4.4 PNG文件格式 142 4.4.1 PNG格式简介 142 4.4.2 PNG文件结构 143 4.4.3 PNG
中
的关键数据块 144 4.5 图像的压缩编码 146 4.5.1 Huffman编码 147 4.5.2 LZW编码 148 4.5.3 行程编码 151 4.5.4 离散余弦变换 151 4.6 JPEG文件格式 153 4.6.1 JPEG文件概述 153 4.6.2 JPEG编码/解码的理论基础 153 4.6.3 JPEG文件的格式 160 4.7 本章实例:JPEG解码程序 163 4.7.1 概要设计 163 4.7.2 完成实例编码 169 4.8 本章小结 188 第5章 使用DIB处理数字图像 189 5.1 设备相关位图和设备 无关位图 190 5.1.1 设备相关位图(DDB) 190 5.1.2 设备无关位图(DIB) 190 5.2 CBitmap类 190 5.2.1 创建DDB 191 5.2.2 CBitmap
中
的成员函数 193 5.2.3 应用DDB显示图像 193 5.2.4 应用DDB显示大图像 195 5.3 进一步了解DIB 203 5.3.1 DIB的结构 203 5.3.2 DIB信息段 203 5.3.3 位图数据 205 5.3.4 与DIB有关的函数 206 5.4 本章实例:DIB类的封装 208 5.4.1 设计 208 5.4.2 构造函数 210 5.4.3 DIB位图的显示 214 5.4.4 BMP文件的存储 215 5.5 本章小结 216 第6章 使用GDI+处理数字图像 217 6.1 GDI+简介 218 6.1.1 GDI+概述 218 6.1.2 GDI+的结构 218 6.2 在Visual C++
中
应用GDI+ 219 6.2.1 GDI+ 在Visual C++ 2005
中
的配置方法 219 6.2.2 在Visual 6.0
中
使用GDI+ 221 6.3 GDI+基础 222 6.3.1 Graphics类 222 6.3.2 GDI+的基本数据类型 225 6.3.3 GDI+
中
的颜色 226 6.4 GDI+处理图像的基本方法 228 6.4.1 GDI+的图像类 228 6.4.2 创建图像对象 229 6.4.3 图像的显示和缩放 232 6.4.4 图像的基本处理方法 237 6.5 处理图像的色彩 244 6.5.1 ColorMatrix结构体 244 6.5.2 改变图像的透明度 245 6.5.3 将图像转换为灰度图 249 6.5.4 改变图像的亮度 251 6.5.5 改变图像的对比度 253 6.6 本章实例:播放GIF动画 255 6.6.1 播放原理分析 255 6.6.2 处理过程 256 6.6.3 具体实现 257 6.7 本章小结 260 第7章 使用OpenCV处理 数字图像 261 7.1 OpenCV简介 262 7.1.1 OpenCV概述 262 7.1.2 OpenCV的特点 263 7.1.3 OpenCV的命名规则 263 7.1.4 OpenCV的应用举例 264 7.2 OpenCV的安装与配置 266 7.2.1 OpenCV 在Visual C++ 6.0 下的安装与配置 266 7.2.2 OpenCV 在Visual C++ 2005 下的安装与配置 268 7.3 OpenCV的结构 271 7.3.1 OpenCV的体系结构 271 7.3.2 OpenCV的函数结构 271 7.3.3 OpenCV的功能结构 273 7.3.4 OpenCV的数据结构 274 7.4 本章实例:利用OpenCV 显示图像 275 7.4.1 图像文件的载入与显示 275 7.4.2 图像文件的创建、 保存和复制 277 7.5 本章小结 282 第8章 常见图像显示特效 283 8.1 显示特效概述 284 8.1.1 显示特效基础 284 8.1.2 显示特效过程 286 8.1.3 显示特效类 287 8.2 扫描显示特效 289 8.2.1 特效预览 289 8.2.2 基本原理和实现方法 289 8.2.3 编程实现 290 8.3 移动显示特效 292 8.3.1 特效预览 292 8.3.2 基本原理和实现方法 292 8.3.3 编程实现 293 8.4 百叶窗显示特效 295 8.4.1 特效预览 295 8.4.2 基本原理和实现方法 295 8.4.3 编程实现 297 8.5 栅条显示特效 298 8.5.1 特效预览 298 8.5.2 基本原理和实现方法 299 8.5.3 编程实现 300 8.6 马赛克显示特效 301 8.6.1 特效预览 301 8.6.2 基本原理和实现方法 302 8.6.3 编程实现 303 8.7 雨滴显示特效 304 8.7.1 特效预览 304 8.7.2 基本原理和实现方法 304 8.7.3 编程实现 305 8.8 本章实例:类似ACDSee 的图像浏览工具 306 8.8.1 实例预览 306 8.8.2 概要设计 307 8.8.3 完成实例编码 311 8.9 本章小结 324 第9章 图像的点运算 325 9.1 灰度直方图 326 9.1.1 灰度直方图 326 9.1.2 基本原理 328 9.1.3 编程实现 328 9.2 灰度线性变换 338 9.2.1 基本原理 338 9.2.2 编程实现 341 9.3 灰度非线性变换 344 9.3.1 灰度对数变换 344 9.3.2 灰度幂次变换 350 9.3.3 灰度指数变换 353 9.4 灰度阈值变换 354 9.4.1 基本原理 355 9.4.2 编程实现 355 9.5 灰度拉伸 357 9.5.1 基本原理 358 9.5.2 编程实现 360 9.6 灰度均衡 364 9.6.1 基本原理 364 9.6.2 编程实现 365 9.7 本章小结 366 第10章 对图像进行几何变换 367 10.1 图像几何变换的基本理论 368 10.1.1 图像几何变换概述 368 10.1.2 图像几何变换的数学描述 370 10.2 图像的平移变换 371 10.2.1 效果预览 371 10.2.2 基本原理 371 10.2.3 编程实现 373 10.3 图像的镜像变换 377 10.3.1 效果预览 377 10.3.2 基本原理 378 10.3.3 编程实现 379 10.4 图像的转置 383 10.4.1 效果预览 383 10.4.2 基本原理 384 10.4.3 编程实现 385 10.5 图像的缩放 386 10.5.1 效果预览 387 10.5.2 基本原理 387 10.5.3 插值算法介绍 388 10.5.4 编程实现 392 10.6 图像的旋转 398 10.6.1 效果预览 398 10.6.2 基本原理 398 10.6.3 编程实现 403 10.7 使用GDI+实现图像的 几何变换 409 10.7.1 GDI+的变换操作 409 10.7.2 平移 410 10.7.3 缩放 412 10.7.4 旋转 413 10.7.5 变换的组合 417 10.7.6 利用矩阵进行其他 几何变化 419 10.8 本章小结 422 第11章 图像的增强处理 423 11.1 图像的简单平滑 424 11.1.1 邻域处理的基本概念 424 11.1.2 图像的简单平滑原理 427 11.1.3 图像简单平滑的算法实现 427 11.2 图像的高斯平滑 431 11.2.1 平滑线性滤波器 432 11.2.2 高斯平滑的原理 432 11.2.3 高斯平滑的算法实现 433 11.3 图像的
中
值滤波 436 11.3.1 统计排序滤波器 437 11.3.2 图像
中
值滤波的原理 437 11.3.3 图像
中
值滤波的算法实现 439 11.4 应用OpenCV对图像 进行平滑处理 445 11.4.1 函数描述 445 11.4.2 概要设计 446 11.4.3 编码实现 446 11.5 拉普拉斯边缘增强 452 11.5.1 图像的锐化 452 11.5.2 图像拉普拉斯锐化的原理 452 11.5.3 图像拉普拉斯锐化的 算法实现 453 11.6 Sobel边缘细化 457 11.6.1 Sobel边缘细化的原理 457 11.6.2 Sobel边缘细化的 编程实现 459 11.7 本章小节 464 第12章 常见滤镜效果 465 12.1 图像的反色效果 466 12.1.1 底片效果 467 12.1.2 实现方法及原理 467 12.1.3 编程实现 467 12.2 图像的雕刻效果 469 12.2.1 雕刻效果 469 12.2.2 实现方法及原理 469 12.2.3 编程实现 470 12.3 图像的黑白效果 472 12.3.1 黑白效果 472 12.3.2 实现方法及原理 473 12.3.3 编程实现 473 12.4 图像的雾化效果 475 12.4.1 雾化效果 475 12.4.2 图像点阵的随机化处理 476 12.4.3 编程实现 476 12.5 图像的马赛克效果 483 12.5.1 马赛克效果 483 12.5.2 实现方法及原理 483 12.5.3 编程实现 484 12.6 图像的素描效果 487 12.6.1 素描效果 487 12.6.2 实现方法及原理 487 12.6.3 编程实现 487 12.7 本章小结 490 第13章 边缘检测和轮廓跟踪 491 13.1 边缘检测 492 13.1.1 边缘检测的基本概念 492 13.1.2 常规边缘检测 493 13.1.3 带方向的边缘检测 498 13.1.4 拉普拉斯算子 503 13.2 Hough变换 509 13.2.1 Hough变换的原理 509 13.2.2 编程实现 515 13.3 种子算法 520 13.3.1 算法介绍 520 13.3.2 编程实现 523 13.4 轮廓跟踪 526 13.4.1 区域表示方法 526 13.4.2 单区域跟踪 536 13.4.3 多区域跟踪 539 13.5 本章实例:应用OpenCV 进行边缘检测 541 13.5.1 Canny准则 541 13.5.2 Canny算法 542 13.5.3 在OpenCV
中
使用Canny 算法 543 13.6 本章小结 548 第14章 图像的形态学处理 549 14.1 数学形态学 550 14.2 一些必要的概念和 符号约定 550 14.3 图像的腐蚀 554 14.3.1 腐蚀原理 554 14.3.2 编程实现 557 14.4 图像的膨胀 562 14.4.1 膨胀原理 562 14.4.2 编程实现 565 14.5 腐蚀和膨胀的性质及应用 568 14.5.1 腐蚀和膨胀的代数性质 568 14.5.2 腐蚀和膨胀的应用 571 14.6 开运算和闭运算 577 14.6.1 开运算 578 14.6.2 闭运算 579 14.6.3 编程实现 580 14.6.4 开运算和闭运算的 代数性质 582 14.7 图像形态学的其他运算 584 14.7.1 击
中
/不击
中
运算 584 14.7.2 细化处理 588 14.8 本章实例:应用OpenCV 进行形态学处理 592 14.8.1 函数描述 592 14.8.2 概要设计 592 14.8.3 编码实现 593 14.9 本章小结 598 第15章 图像分割与目标识别 599 15.1 图像的分割 601 15.1.1 基于幅度的图像分割 601 15.1.2 基于区域的图像分割 606 15.1.3 基于形态学分水岭的 图像分割 611 15.2 图像的匹配 614 15.2.1 基本概念 614 15.2.2 模板匹配算法 615 15.2.3 序贯相似性检测算法 616 15.2.4 幅度排序算法 618 15.3 模式的识别 620 15.3.1 基本概念 620 15.3.2 统计模式识别 621 15.3.3 其他模式识别方法简介 627 15.4 本章实例:静态人脸 检测程序 628 15.4.1 人脸检测概述 628 15.4.2 算法分析 629 15.4.3 应用OpenCV进行 人脸检测 633 15.5 本章小结 640
isodata的matlab代码博客-ImageProcessing:用于数字
图像处理
的Qt接口
isodata的matlab代码博客用于数字
图像处理
的 Qt 接口 该界面具有
图像处理
基础课程
中
的所有选项。 特征 颜色变换 该应用程序允许转换 RGB 图像的格式。 RGB 转
HSL
RGB 转
HSV
噪音过滤器 此功能仅适用于灰度图像。 已实现基本过滤器: 吝啬的
中
位数 高斯 直方图 此功能仅适用于灰度图像。 如果要生成均衡直方图,则必须先生成简单的直方图。 使用均衡直方图很容易生成均衡图像。 简单直方图 均衡直方图 均衡图像 阈值 此功能仅适用于灰度图像。 已实现基本过滤器: 等量数据 大津 形态学 结构元素是一个 7x7 的正方形。 此功能仅适用于灰度图像。 已经实现的基本操作符: 侵蚀 扩张 开幕 关闭 注意:如果要将灰度图像的特征应用到 RGB 图像
中
,则必须将每个通道单独应用操作,然后将它们混合到具有 RGB 格式的新图像
中
。
音视频资料-
图像处理
术语解释:灰度、色相、饱和度、亮度、明度、阿尔法通道、
HSL
、
HSV
、RGBA、ARGB和PRGBA以及Premultiplied Alpha(Alpha预乘)等基础概念详解.rar
iro.js:for适用于JavaScript的模块化颜色选择器小部件,支持多种颜色格式
适用于JavaScript的模块化,注重设计的拾色器小部件-支持多种颜色格式| | | | | | | 论坛 特征 通过一个简单,无摩擦的API处理十六进制,RGB,
HSV
和
HSL
格式的颜色(加上开尔文温度!) 将多种颜色添加到同一个颜色选择器
中
,以选择颜色和声和主题 通过选择预构建的UI组件创建完美的颜色选择器 所有iro.js都可以从单个脚本运行-无需额外CSS,图像或第三方库! 缩小并压缩约9kb 根据MPL 2.0许可-100%免费用于个人和商业用途 Codepen演示 基本介绍 多色的 组件/替代布局 定制手柄SVG 安装 使用NPM安装 $ npm install @jaames/iro --save 如果您使用的是诸如Webpack或Rollup之类的模块捆绑器,请将iro.js导入到您的项目
中
: // Using ES6 module syntax
色彩空间
中
的
HSL
、
HSV
、HSB有什么区别?
作者:大蔚陈 链接:https://www.zhihu.com/question/22077462/answer/29483467 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 这是特别容易混淆的几个概念。 RGB 是对机器很友好的色彩模式,但并不够人性化,因为我们对色彩的认识往往是”什么颜色?鲜艳不鲜艳?亮还是暗?”。
HSL
模式和
HSV
(
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