python学opencv|读取图像(十六)修改HSV图像HSV值

【1】引言

前序学习进程中,我们已经掌握了对HSV通道和BGR通道的拆分和合并,并通过自由组合的形式,获得了和初始图像完全不一样的新图像,相关文章可以参考下述链接:

python学opencv|读取图像(十四)BGR图像和HSV图像通道拆分-CSDN博客

python学opencv|读取图像(十五)BGR图像和HSV图像通道合并-CSDN博客

在此基础上,我们掌握了如何抓取各个通道的具体值,自然地,我们会想到修改各个通道的具体值。

在更早的时候,其实我们已经掌握了如何修改BGR图像各个通道的值,并获得了灰度和彩色图像,相关链接包括且不限于下述:
python学opencv|读取图像(六)读取图像像素RGB值_opencv读取灰度图-CSDN博客

python学opencv|读取图像(八)用numpy创建纯黑灰度图-CSDN博客

python学opencv|读取图像(十)用numpy创建彩色图像-CSDN博客

【2】代码测试

在前述基础上,我们本次课程直接对HSV图像进行通道设定。

【2.1】BGR转HSV

第一步,将BGR图像转化为HSV图像,在pycharm等编辑器中输入以下代码:

python 复制代码
import cv2 as cv  # 引入CV模块
import numpy as np  # 引入numpy模块

bgr_image = cv.imread('cv-ini-000.png')

if bgr_image is not None:
    cv.imshow('cv-ini-000', bgr_image)  # 在屏幕上展示图片
    cv.imwrite('cv-ini-000-save.png', bgr_image)  # 保存图片

    # BGR转HSV
    hsv_image = cv.cvtColor(bgr_image, cv.COLOR_BGR2HSV)  # BGR转HSV
    cv.imshow('cv-ini-000-hsv', hsv_image)  # 在屏幕上展示图片
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-hsv.png', hsv_image)  # 保存图片
    cv.waitKey()  # 不会自动关闭图像
    cv.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口
else:
    print("There is no any photo")

使用的cv-ini-000.bng图像为:

++图1 cv-ini-000.bng++

转换后的HSV图像为:

++图2 cv-ini-000-save-hsv.png++

【2.2】HSV通道拆分

在获得HSV图像基础上,对HSV的通道进行拆分。

在pycharm等编辑器中补充下述代码:

python 复制代码
    h,s,v=cv.split(hsv_image) #HSV拆分
    cv.imshow('H', h)  # 显示H通道
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-hsv-h.png', h)  # 保存图片

这部分代码的意思是,先将BGR图转化的HSV图拆分为HSV三个通道,然后把H通道图像输出在屏幕上:

++图3 cv-ini-000-save-hsv-h.png++

然后把H通道数值强行转化为160。在此之前,我们梳理一下HSV的取值范围:

色调H:光的颜色,取值范围[0,180];

饱和度S:色彩的深浅,取值范围[0,255];

亮度V:光的明暗,取值范围[0,255]。

然后我们继续输入下述代码:

python 复制代码
    h[:,:]=160 #强制H通道取值=160
    cv.imshow('H=160', h)  # 显示H通道
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-hsv-h=160.png', h)  # 保存图片

运行后,获得的cv-ini-000-save-hsv-h=160.png图像为:

++图4 cv-ini-000-save-hsv-h=160.png++

因为是单通道图像,所以是纯色,这个图像是符合预期的。

【2.3】HSV通道合并

然后我们再把通道合并,看看效果,继续输入下述代码:

python 复制代码
    h160svm_image=cv.merge([h,s,v]) #合并HSV通道
    cv.imshow('H=160SV', h160svm_image)  # 显示合并图像
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-hsv-h=160sv.png', h160svm_image)  # 保存图片

运行后的图像为:

++图5 cv-ini-000-save-hsv-h=160sv.png++

图5和图2不同,根本原因就在于图5中的H=180。

出于好奇,我们读取一下特定点的HSV值,来对比图5和图2的这种不同。继续补充下述代码:

python 复制代码
    print('hsv_image[100,100]=',hsv_image[100,100]) #读取原hsv_image图像的HSV值
    print('h160svm_image[100,100]=',h160svm_image[100,100]) #读取H=160后的h160sv_image图像的HSV值
    print('hsv_image[600,800]=', hsv_image[600, 800])  # 读取原hsv_image图像的HSV值
    print('h160svm_image[600,800]=', h160svm_image[600, 800])  # 读取H=160后的h160sv_image图像的HSV值

运行后的输出为:

++图6 HSV值读取++

由图6可见,确实是H通道的值在约束H值以后,每一个像素点都有H=160。

设置SV通道值得方法类似,不再赘述。

至此的完整代码为:

python 复制代码
import cv2 as cv  # 引入CV模块
import numpy as np  # 引入numpy模块

bgr_image = cv.imread('cv-ini-000.png')

if bgr_image is not None:
    cv.imshow('cv-ini-000', bgr_image)  # 在屏幕上展示图片
    cv.imwrite('cv-ini-000-save.png', bgr_image)  # 保存图片

    # BGR转HSV
    hsv_image = cv.cvtColor(bgr_image, cv.COLOR_BGR2HSV)  # BGR转HSV
    cv.imshow('cv-ini-000-hsv', hsv_image)  # 在屏幕上展示图片
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-hsv.png', hsv_image)  # 保存图片

    h,s,v=cv.split(hsv_image) #HSV拆分
    cv.imshow('H', h)  # 显示H通道
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-hsv-h.png', h)  # 保存图片

    h[:,:]=160 #强制H通道取值=160
    cv.imshow('H=160', h)  # 显示H通道
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-hsv-h=160.png', h)  # 保存图片

    h160svm_image=cv.merge([h,s,v]) #合并HSV通道
    cv.imshow('H=160SV', h160svm_image)  # 显示合并图像
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-hsv-h=160sv.png', h160svm_image)  # 保存图片
    print('hsv_image[100,100]=',hsv_image[100,100]) #读取原hsv_image图像的HSV值
    print('h160svm_image[100,100]=',h160svm_image[100,100]) #读取H=160后的h160sv_image图像的HSV值
    print('hsv_image[600,800]=', hsv_image[600, 800])  # 读取原hsv_image图像的HSV值
    print('h160svm_image[600,800]=', h160svm_image[600, 800])  # 读取H=160后的h160sv_image图像的HSV值

    cv.waitKey()  # 不会自动关闭图像
    cv.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口
else:
    print("There is no any photo")

【3】总结

掌握了设置HSV图像HSV值的技巧。

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