rgb

import cv2 import numpy as np img_rgb = cv2.imread('mali.PNG') img_rgb_COPY = img_rgb img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) template = cv2.imread('kcoin.PNG', 0) w, h = template.shape[::-1] res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2) res = np.hstack((img_rgb, img_rgb_COPY)) cv2.imshow('img', res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 来源： CSDN 作者： qq_36071362 链接： https://blog.csdn.net/qq_36071362/article/details

在OpenCV + Python中使用色彩空间进行图像分割 什么是色彩空间？ 在最常见的颜色空间RGB（红色绿色蓝色）中，颜色以红色，绿色和蓝色分量表示。用更专业的术语来说，RGB将颜色描述为三个组成部分的元组。每个分量可以取0到255之间的值，其中元组(0, 0, 0)代表黑色，(255, 255, 255)代表白色。 RGB被认为是三原色“加法”颜色空间，可以想象颜色是由大量红色，蓝色和绿色的光照射到黑色背景上产生的。 颜色 RGB值 红色 255，0，0 橙色 255，128，0 粉色 25，153，255 RGB是五个主要色彩空间模型之一，每个模型都有许多分支。颜色空间太多，因为不同的颜色空间可用于不同的目的。 在印刷领域，CMYK很有用，因为它描述了从白色背景产生颜色所需的颜色组合。RGB中的0元组是黑色，而CMYK中的0元组是白色。我们的打印机包含青色，品红色，黄色和黑色的墨水罐。 HSV和HSL是色相，饱和度和亮度/亮度的描述，对识别图像的对比度特别有用。这些色彩空间常用于软件的选色工具和网页设计中。 实际上，颜色是一种连续现象，意味着存在无限数量的颜色。但是，色彩空间通过离散结构（固定数量的整数整数值）表示颜色，这是可以接受的，因为人眼和感知也受到限制。颜色空间完全能够代表我们能够区分的所有颜色。 OpenCV中的色彩空间和读取图像 首先，您需要设置您的环境

最近在项目中需要用到渐变色来表示一些数值，本来以为这种方法网上估计一搜一箩筐，后来却发现几乎没有解决这个问题的方法，不过最后功夫不负有心人，终于在javaEye中找到了关于在AS3下生成颜色渐变值的办法，下面我把代码贴出来，供大家学习使用，同时也感谢javaEye中的“蒙太奇”大哥，不多说了，以下是代码： package Library.Tools { public class ColorGradient { public function ColorGradient() { } /** * 输入一个颜色,将它拆成三个部分: * 红色,绿色和蓝色 */ public static function retrieveRGBComponent( color:uint ):Array { var r:Number = color >> 16; var g:Number = (color >> 8) & 0xff; var b:Number = color & 0xff; return [r, g, b]; } /** * 红色,绿色和蓝色三色组合 */ public static function generateFromRGBComponent( rgb:Array ):int { if( rgb == null || rgb.length != 3 || rgb[0] < 0 ||