HalconDotNet 实现颜色空间转换

Halcon中将RGB转为HSV的方法分为两步：1是先将一张3通道的彩色图分割为3个单通到的单色图；2是将此3个单色图转换为HSV色差空间中的图。

HSV（Hue, Saturation, Value）是一种广泛应用于图像处理的颜色模型，其通过色相、饱和度和明度三个维度描述颜色特性，相比RGB模型更符合人类对颜色的直观感知。一、HSV模型的构成‌色相（Hue）‌表示颜色类型，以角度度量，范围通常为 ‌0°~360°‌（如OpenCV中缩放到 ‌0~179‌）‌。红色对应0°（或180°），绿色120°，蓝色240°，补色间隔180°‌。‌饱和度（Saturation）‌表示颜色纯度，范围 ‌0%~100%‌（或 ‌0~255。

黑白相机成像，相机每个像素用一个值表示，8位图像 是0-255 ，0是没有光子射入，即最暗（黑），255 表示光子射入达到极限值，即最亮（白）彩色相机成像，相机每个像素用三个值表示，分别对应RGB, 8位图像每个通道对应亮度0-255。彩色相机成像 RGBA ,RGB对应色彩信息，A （Alpha）表示图像透明度。

三分钟教会你，什么是RGB和HSV 在halcon中，用哪个算子去转换

算子：decompose3 ——将三通道图像转换为三个图像 函数原型：decompose3(MultiChannelImage : Image1, Image2, Image3 : : ) 功能：将3通道图像转换为具有相同定义域（ROI）的三个单通道图像。 参数： MultiChannelImage (input_object) ——多通道图像 Image1 (output_object) ——输出图像1 Image2 (output_object) ——输出图像2 Image3 (output_objec

halcon图像通道转换有以下几种方式: 使用函数Rgb1ToGray或Rgb1ToRgb3将RGB图像转换为灰度图或彩色图。 使用函数Rgb1ToHsi将RGB图像转换为HSI图像。 使用函数Rgb1ToHsv将RGB图像转换为HSV图像。 使用函数Rgb1ToLuv将RGB图像转换为LUV图像。 使用函数Rgb1ToLab将RGB图像转换为Lab图像。 使用函数Rgb1ToYuv将...

Halcon HSV 彩色图像处理

文章目录前言一、颜色识别原理二、颜色识别为什么将其转换至HSV颜色空间三、源代码写在最后 前言 【Halcon】颜色识别提取 这里以嘉庚建筑风格为例~ 一、颜色识别原理 载入图像后，将其转换至HSV颜色空间，通过判断每个像素是否在所选取的范围内（根据所需的颜色而定），并将其标识出来即可。 二、颜色识别为什么将其转换至HSV颜色空间 目前在计算机视觉领域存在着较多类型的颜色空间。HSL作为最常见的圆柱坐标所表示的颜色模型，它重新影射了RGB模型，从而能够视觉上比RGB模型更具有视觉直观性。 简单地说

trans_from_rgb— 将图像从 RGB 色彩空间转换为任意色彩空间。'ihs'，'i1i2i3'，'ciexyz4'，'ciexyz3'，'ciexyz2'，'cielchuv'，'cieluv'，'cielchab'，'cielab'，'ciexyz'，'argyb'，'yuv'，'yiq'，'hsi', 'hsv'

图像的颜色能真实地反映人眼所见的真实世界。图像的颜色信息，特别是通道信息，有助于感兴趣特征的描述，也有利于从空间域上对图像进行分割或增强操作。下面将介绍图像的色彩表达方式及其通道操作。

在HSV颜色空间内分析 原图 采取黄色的部分 代码 * color_simple.hdev: segment yellow cable in HSV color space dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle) for i := 1 to 2 by 1 read_image (Image, 'cable' + i) decompose3 (Image, Red,

从 RGB 到 HSL 或 HSV 的转换设 (r, g, b) 分别是一个颜色的红、绿和蓝坐标，它们的值是在 0 到 1 之间的实数。设 max 等价于 r, g 和 b 中的最大者。设 min 等于这些值中的最小者。要找到在 HSL 空间中的 (h, s, l) 值，这里的 h ∈ [0, 360）度是角度的色相角，而 s, l ∈ [0,1] 是饱和度和亮度，计算为：上面的理论也是从别人那里...