Halcon颜色通道分离与合并RGB--HSI--HSV;饱和度/亮度均衡

简介: Halcon颜色通道分离与合并RGB--HSI--HSV;饱和度/亮度均衡

Transformation from rgb to hsv and conversely

* Transformation from rgb to hsv and conversely
read_image(Image,'patras')
dev_display(Image)
decompose3(Image, Image1, Image2, Image3)
trans_from_rgb(Image1,Image2,Image3,ImageH,ImageS,ImageV,'hsv')
trans_to_rgb(ImageH,ImageS,ImageV,ImageR,ImageG,ImageB,'hsv')
compose3(ImageR,ImageG,ImageB,Multichannel)
dev_display(Multichannel)


灰度图取反


*黑白取反

invert_image (ImageResult, ImageInvert)

更丰富的例子,实现彩色图像的饱和度/亮度均衡


dev_close_window ()
read_image (Image, 'D:/hellowprld/2/2 (2).jpg')
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
dev_display (Image)
*将图像进行通道分解,分别转换为三个通道的RGB图像
decompose3 (Image, Red, Green, Blue)
*使用颜色转换将RGB三个通道图像转化为HSV通道的图像
trans_from_rgb (Red, Green, Blue, Hue1, Saturation1, Intensity1, 'hsi')
trans_from_rgb (Red, Green, Blue, Hue2, Saturation2, Value2, 'hsv')
*饱和度1均衡
equ_histo_image (Saturation1, ImageEquHistoSaturation1)
trans_to_rgb(Hue1, ImageEquHistoSaturation1, Intensity1, ImageR, ImageG, ImageB, 'hsi')
compose3(ImageR, ImageG, ImageB, Multichannel1)
*饱和度2均衡
equ_histo_image (Saturation2, ImageEquHistoSaturation2)
trans_to_rgb(Hue2, ImageEquHistoSaturation2, Value2, ImageR, ImageG, ImageB, 'hsv')
compose3(ImageR, ImageG, ImageB, Multichannel2)
*亮度1均衡
equ_histo_image (Intensity1, ImageEquHistoIntensity1)
trans_to_rgb(Hue1, Saturation1, ImageEquHistoIntensity1, ImageR, ImageG, ImageB, 'hsi')
compose3(ImageR, ImageG, ImageB, Multichannel3)
*亮度2均衡
equ_histo_image (Value2, ImageEquHistoValue2)
trans_to_rgb(Hue2, Saturation2, ImageEquHistoValue2, ImageR, ImageG, ImageB, 'hsv')
compose3(ImageR, ImageG, ImageB, Multichannel4)
*亮度1增加
scale_image (Intensity1, ImageScaleIntensity1, 1, 80)
trans_to_rgb(Hue1, Saturation1, ImageScaleIntensity1, ImageR, ImageG, ImageB, 'hsi')
compose3(ImageR, ImageG, ImageB, Multichannel5)
*亮度2增加
scale_image (Value2, ImageScaleValue2, 1, 80)
trans_to_rgb(Hue2, Saturation2, ImageScaleValue2, ImageR, ImageG, ImageB, 'hsv')
compose3(ImageR, ImageG, ImageB, Multichannel6)
*彩色图提取轮廓
edges_color_sub_pix (Image, colorEdges, 'canny', 1, 20, 40)
*彩色转灰度图
count_channels (Image, Channels)
if (Channels == 3 or Channels == 4)
    rgb1_to_gray (Image, Image)
endif
get_image_size (Image, Width, Height)



相关文章
|
11天前
RGB颜色模型和HSV颜色模型
RGB颜色模型和HSV颜色模型“【5月更文挑战第22天】”
26 2
|
算法 数据可视化
Halcon边缘检测和线条检测(3),文章含BLOB检测常用方法和shape_trans内接和外接算子的说明
Halcon边缘检测和线条检测(3),文章含BLOB检测常用方法和shape_trans内接和外接算子的说明
1666 0
Halcon边缘检测和线条检测(3),文章含BLOB检测常用方法和shape_trans内接和外接算子的说明
|
18天前
|
前端开发 计算机视觉 C++
【OpenCV】—分离颜色通道、多通道图像混合
【OpenCV】—分离颜色通道、多通道图像混合
|
18天前
|
计算机视觉 索引
【OpenCV】—ROI区域图像叠加&图像混合
【OpenCV】—ROI区域图像叠加&图像混合
|
18天前
|
API 计算机视觉
【OpenCV】—图像对比度、亮度值调整
【OpenCV】—图像对比度、亮度值调整
|
API 计算机视觉 索引
OpenCV_02 图像的基本操作:图像IO+绘制图形+像素点+属性+图像通道+色彩空间的改变
注意:在调用显示图像的API后,要调用cv.waitKey()给图像绘制留下时间,否则窗口会出现无响应情况,并且图像无法显示出来。
84 0
|
算法 编译器 Python
CV7 颜色追踪和图像阈值
因为在HSV中比在BGR颜色空间中更容易表示颜色,所以我们需要将BGR图像转换成HSV,用来提取一个有颜色的对象
120 0
|
算法
HSV颜色模型
HSV颜色模型
351 0
HSV颜色模型
RGB颜色模型
RGB颜色模型
337 0
RGB颜色模型
数据增强 | 旋转、平移、缩放、错切、HSV增强
数据增强 | 旋转、平移、缩放、错切、HSV增强
235 0
数据增强 | 旋转、平移、缩放、错切、HSV增强

热门文章

最新文章