图像颜色空间转换代码，采用C/C++源码实现，将rgb值转换到hsv空间(rgb2hsv)、hsl空间(rgb2hsl)和hsi空间(rgb2hsi)，只需要提供RGB三个值即可直接转换到对应的颜色空间通道的值。

基于hsv颜色空间的双边滤波图像去雾增强算法的MATLAB仿真

hsv的一个代码

1.实现YPbPr颜色空间的绘制 2.实现RGB颜色空间的绘制 3.实现HSV颜色空间的绘制 4.实现HSL颜色空间的绘制 5.实现Lab颜色空间的绘制 6..实现Luv颜色空间的绘制 7.实现Lch颜色空间的绘制

研究了偏振产生的原理和基于标准HSV颜色空间的偏振融合，并根据红外偏振图像对比度较强、强度较弱的特点改进了HSV融合算法，利用原始偏振图像的灰度均值和极值进行图像强度修正，计算融合权重，进行偏振图像融合，增强红外偏振融合图像的强度和对比度。对室内以及室外人造目标进行实验验证，改进的HSV融合算法较红外原图灰度均值最高提升216%，对比度最高提升1384%；较标准HSV融合图像的灰度均值最高提升1363%，对比度最高提升292%。为使用红外偏振融合图像进行目标识别打下了很好的基础。

主要介绍了opencv+python实现鼠标点击图像,输出该点的RGB和HSV值，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于HSV颜色空间的图像分块聚类，曾璐，黄朝兵，论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征, 首先将图像划分成 16×16 子块, 然后在块中按

采用HSV模型下的肤色人脸检测，很简单。里面包含原理等文件

在OpenCV中使用HSV颜色检测进行目标检测 总览 对象检测器通过颜色检测照片中的对象，并返回它们在照片中的坐标以及大小，形状和其他属性。 当前，可检测到红色，蓝色和绿色的对象。 OpenCV轮廓检测不需要机器学习，因此可以快速解决在生产台上检测物体的问题。 对于HSV颜色编码，与使用RGB颜色编码进行颜色检测相比，对象上的光或阴影级别不那么重要，只要对对象进行明显着色，就可以可靠地对其进行检测。 功能性 检测红色物体 检测蓝色物体 其他可能的功能 能够检测红色，蓝色和绿色以外的颜色的物体 计算照片中特定对象的平均颜色作为对象识别的基本手段的能力 使用机器学习（定制训练的CNN）检测对象的身份，作为更好的对象识别方法

OpenCV色块识别-1Z实验室 作者: 阿凯 出品: 1Z实验室(1zlab) Make Things Easy 前言 在OpenCV上实现颜色识别是很多人入门计算机视觉(OpenCV)首先会去学习的算法. 而且颜色识别可以广泛应用于色块追踪, 巡线等机器人项目. 为了方便大家入门OpenCV以及使用OpenCV实现颜色识别, 阿凯编写了相关的上位机脚本, 同时也有. 刚开始的时候, 你的精力可以放在算法流程上面, 没必要在前期过于关注代码的细节. 脚本的代码阿凯也是逐行注释的, 也可以作为你的项目参考 . 备注: 代码兼容Windows, Mac, Ubuntu 目录 1选择ROI区域 桌面上放置着一个瓶盖, 如果我们想识别蓝色瓶盖的话, 第一步就需要截取蓝色瓶盖的蓝色区域的子图(ROI, Region Of Interest, 感兴趣区域). 选择ROI区域代码在01-选择ROI区域