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[讀書學習] 《AIOT與OpenCV實戰應用:Python、樹莓派、物聯網與機器視覺》
第三篇 OpenCV
3-10 色彩辨識與追蹤
» 自主延伸補充學習
- HSV數理模型、網路資源-模擬器
- cv2.inRange顏色二值化
- max方法的key參數
- cv2.bitwise影像處理

[花絮] 樹莓派接ASUS ZenScreen MB14AC螢幕使用

Raspberry_pi Python
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HSV
HSL和HSV色彩空間 - 維基百科,自由的百科全書
Hue: 色相
Saturation: 飽合度
Value: 明度

色相,將顏色的物理特性「儀器值-RGB三原色」轉換成人類感覺視角的「色相」,也就是「色感、顏色感覺化」的數理模型。色相是一個各種人類視覺顏色的圓盤,圓盤360度,所有顏色分佈在其上,值域0~360。

飽合度,值域0~100,滿值則該色相顏色飽滿鮮豔,0值則顏色呈亮白。

明度,值域0~100,滿值色相顏色清楚,0值呈現黑暗感。
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HSV
How to find upperLimit and lowerLimit HSV values for...
BGR的資料空間(unsign integer 8 ):0~255
如何跟HSV資料空間對應?

BGR:(blue: 0~255, green: 0~255, red: 0~255) [顏色空間]
vs
HSV (hue: 0~360, saturation: 0~100, value: 0~100) [顏色模型值]
HSV (0~180 x 2, 0~255 /255 *100, 0~255 /255 *100) [顏色空間]
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[HSV影像二值化]
cv2.inRange(a, b, c)
a: hsv影像
b: hsv顏色lower limit
c: hsv顏色upper limit
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[Python的最大值比較-max方法] 數組element比較
Python max函數中key的用法及原理解析 – WalkonNet
max (list, key=method)
list: 數組
method: 比較前,對數組單元做的處理
比較完,回傳「處理後做比較-最大者」的那個element
pande
好「髒」「包羅萬象」的方法啊 這個max ()
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在本節範例
out = cv2.bitwise_and(hsv, hsv, mask=mask)
圖1跟圖2完全相同,做bitwise處理
是因為作者要使用mask過濾掉不需要的影像這個功能
但是本方法的函式參數格式需要兩張圖片,所以用一樣的圖
原圖不做任何改變直接做過濾,產生想要的效果
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