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  • 13分钟,带你玩转建筑表现中的色彩应用!

    作者:OU Graphics

    今天分享的是OU Graphics出品的

    建筑制作表达的颜色应用教程

    建筑可视化中的色彩表达,对于作品效果的呈现非常重要。
    色彩的应用决定了作品的逼格
    在视频中,作者将与你讨论色彩、色轮、颜色组合等如何影响建筑表现。
    相信对你会有所帮助!

    13分钟视频,机翻字幕请海涵,点击观看

    (5:11-6:37为广告内容,建议快进)

    建筑设计表现中的色彩应用

    色彩的基础概念

    色彩(HSV)具有三个基本属性:色相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value)。

    01

    从色相(Hue)开始,它就是颜色,如蓝色,红色,橙色,紫色等。

    02

    色彩的第二个属性是饱和度(Saturation),即颜色的强度。以黄色为例,加上一点饱和度,它会看起来像蛋黄;减少饱和度,它会变成淡黄色。

    03

    最后一个属性是明度(Value),基本上是颜色的明暗程度。从黑色到白色,通过调整明度可以得到不同的结果。

    04

    以上概念在PS中的应用,就是“色相/饱和度”的调整层。

    05

    色彩方案与选择

    如何组合出有用的配色方案?
    结合色轮,调整出色彩和谐的配色方案。

    06

    在此,作者将结合Adobe Color网站讲解。这个网站有趣的一点是,它可以直接链接到Adobe Cloud,因此也链接到Photoshop和lllustrator。

    最简单的组合颜色方法是单色,选择一种颜色,更改饱和度与明度,即可获得漂亮的配色方案。

    07

    需要注意的是,这里需要将“色彩模式”更改为HSV。

    08

    第二种颜色组合方法是相近色,在色轮上将相近颜色进行组合。如暖色调,红色和橙色;或冷色调,蓝色和绿色。

    09

    第三种颜色组合方法是互补色,颜色互补,非常适合强调图形。

    10

    需要注意的是,在建筑表现中,颜色不一定遵循通用的图形设计原则。建筑表现不是营销广告,它更注重整体信息的表达。因此在颜色的选择上,建议使用清淡的颜色,避免引起不必要的注意。

    11

    色彩的使用

    接下来,专注于建筑图纸的颜色使用。作者将结合一些例子来演示。

    对于建筑项目来说,不仅要处理颜色,还有纹理,例如木材,金属,混凝土及其结合方式。因此,没有完全准确的解决方案,作者的分享仅供参考。

    12

    如果在创建拼贴画时,需要使用配色方案。可以在网站上搜索配色方案,直接剪切,粘贴到Photoshop或llusrator中使用。

    在PS中,使用Ctrl+X剪切,Ctrl+V粘贴到新图层中。

    13

    在AI中,我们一般使用吸管工具(快捷方式“ i”),创建正方形并填充颜色。

    14

    在PS中,如果需要对颜色进行调整,可以使用“色相/饱和度”调整层。

    15

    在AI中,可以使用选择>相同>描边颜色,选择填充颜色,即可更改。

    16
    17

    或者,全选内容>编辑>编辑颜色>重新着色工作,更改文件调色板。

    18
    19

    以上为视频部分要点的总结
    建筑渲染中颜色的应用十分微妙
    如果你想了解更详细的案例应用
    请回到视频中,观看案例演示
    相信对你有一定的帮助!

    优秀教程,与您共同学习!

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  • 专业人士可能有很好的工具来协助,但对于偶尔需要或是非经常美工的人来说,即便是有很好的工具,也要花很多时间进行学习,因此,小刘再一次给大家带来福利,有了这些免费的色彩搭配网站,可以大大提高你的工作效率。...
    f8fb73fa53ca288c1e1e8dcfb166e4d8.png

    对于做美工和设计师来说,常常会有任何配色及取出颜色代码的需求,专业人士可能有很好的工具来协助,但对于偶尔需要或是非经常美工的人来说,即便是有很好的工具,也要花很多时间进行学习,因此,小刘再一次给大家带来福利,有了这些免费的色彩搭配网站,可以大大提高你的工作效率。

    1、0to255

    网站地址:www.0to255.com

    是我的至爱之一,是寻找颜色变化的一款非常震撼的工具。这让它在设计网站的边界和悬浮(hover)效果时表现出色,你还可以用它来为PPT的排版或其他要素寻找重点色。同样,你可能需要firefox才能打开它!

    a7ec1e4e7fae69e106c3772c2f7fec92.png

    2、Colour Lovers

    网站地址:www.colourlovers.com

    一开始竟对COLOURlovers无从下手,这是我看到过的第一个以色彩为主题的社群讨论网站.COLOURlovers有提供色彩搜索的功能,输入您想要的色彩形容词,例如sweet,就会跑出关于sweet的色盘供人选择。在Browse中,还有颜色、印象选项可以让人勾选,送出查询之后会传回色块排列,帮你将色系有序的做整理。而且,大家可以提供自己喜爱的颜色或色票分享讨论,也能看看时下几个杂志的配色和单一色票,或者看看一些大师访谈,也有专文讨论色彩.

    dbd00126e54710809dd7e93cfd90abfa.png

    3、Brand Colors 

    网站地址:www.brandcolors.net

    是世界上最大的品牌官方颜色网站!

    7dc2d80c09327e3ff06cd3306e97c131.png

    4、Adobe Kuler Color Wheel 

    网站地址:https://kuler.adobe.com/create/color-wheel/

    现在,我们就向您推荐这款名为Kuler的高效应用程序。Kuler是一款包含了数百种颜色的颜色托盘,它由Adobe Air应用程序中的社区用户团体精心打造,传承经典。每一位用户都可以根据自己的喜好来归类整理颜色,既可以随机排列,又可以归纳整理,还可以创建最新数据(创建属于设计部分和颜色选择的最潮流颜色和模块)。

    ad41fd0749faa644dd31cf6dfbc5154d.png

    5、Color Scheme Designer 

    网站地址:www.colorschemedesigner.com

    主面是由四个版块组成
    橙色区域:第一个:mono 单个颜色 第二个:Complement 补充 第三个:Triad 三元组 第四个:Tetrad 四元组 第五个:Analogic 类比 第六个:Accented analogic 类似色
    绿色区域:Scheme ID 色块的编号br>
    蓝色区域:hues 色调 Adjust Scheme 调整 Color List 颜色列表
    紫色区域:Show sample text 显示示例 Preview 预示 Light page example 鲜亮示例 Dark page example 灰暗示例
    如果还有不知道怎么使用的,可以点击相关文章推荐阅读:http://www.uisdc.com/colorschemedesigner

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    6、 Hex to RGB Converter

    网站地址:http://hex.colorrrs.com

    在创建您的网站,它可以是非常有用的,知道RGB颜色的十六进制值,反之亦然。例如 如果你需要匹配图形的颜色你的背景值,所有你需要做的是找出你的 图形在图形程序的RGB值并将其转换为十六进制。另一方面,如果你已经有了一个网页设计,你想做一个 头图形网站你可以把六背景颜色转换为RGB的使用在你的图形程序。

    eed9e9caa3de2d30d8384c39f11dc7f7.png

    7、Coleure 

    网站地址:http://coleure.com/

    Coleure 不只让我们挑选喜欢的颜色,还能在右方立刻看到这个颜色搭配黑白文字或其他色彩的版面搭配效果,所见即所得的功能让我们更容易挑出自己想要的配色。

    ec11930faa89a149d51886bd686256cf.png

    8、Coolors

    网站地址:https://coolors.co/

    Coolors 最大特色就是提供了免费的「自动配色器」,随机产生推荐的配色结果,让你知道那些颜色适合一起搭配使用,在快速产生的多组配色中,也能激发我们的设计灵感。

    只要打开 Coolors 的[Generator]在线工具,按下空格键就能快速切换不同配色,也能在[Browser]页面浏览那些设计师们推荐的经典配色。

    5fc0e715c4533ca1f0d4f4c9f549f927.png

    9、Material palette

    网站地址:http://www.materialpalette.com/

    material palette 提供了设计 Android App 时最好的接口配色建议,只要挑选两个你想要的主要颜色,这个网站就会自动产生一个 App 接口,提供接口中可以选择的其他配色参考。

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  • 德语语法笔记——形容词综述

    千次阅读 2018-08-11 20:43:49
    形容词是说明人或事物的特征及行为动作情状的词类。 形容词是一个比较复杂的词类,它可用作定语、表语和状语。形容词用作定语时,先要进行词尾变化。其次,形容词有原级、比较级和最高级三种等级形式。在这些词尾...

    概述

    形容词是说明人或事物的特征及行为动作情状的词类。

    形容词是一个比较复杂的词类,它可用作定语、表语和状语。形容词用作定语时,先要进行词尾变化。其次,形容词有原级、比较级和最高级三种等级形式。在这些词尾变化和等级比较中又有许多规则。此外,形容词还支配各种关系,它可以与介词、连词一起连用。

    形容词的变化

    形容词在名词前用作定语时,必须按照名词的性、数、格加上不同的词尾。形容词的变化有三种类型,分别为弱变化、混合变化和强变化。

    形容词的弱变化

    形容词弱变化的变化规则:

    • 在修饰所有单数第一格及中性、阴性的第四格名词时,形容词应加词尾-e;其他修饰单数及复数的形容词应加词尾-en。如果要对形容词进行提问,应使用welcher,welche,welches,welche。
    • 如果形容词在指示代词derjenige,derselbe,dieser,jener,solcher,不定代词jeder,mancher以及welcher后,形容词遵循弱变化规则。但是在不定代词manch,solch以及疑问代词welch后时,其词尾变化遵循强变化的规则。
    • 在alle,beide后的形容词词尾遵循形容词弱变化,且视为复数。
    • 形容词在物主代词和kein-后,复数时需要加词尾-en;单数时,词尾变化遵循混合变化的规则。
    • 形容词有时在folgend后,此时词尾变化多数为弱变化。

     

    单数

    复数

    阳性

    中性

    阴性

    N

    -e

    -e

    -e

    -en

    A

    -en

    -e

    -e

    -en

    D

    -en

    -en

    -en

    -en

    C

    -en

    -en

    -en

    -en

    形容词混合变化

    形容词混合变化的变化规则:

    • 不定冠词后的形容词的词尾变化,部分与形容词弱变化相同,部分又与形容词强变化相同。因此,这种变化被称为混合变化。对形容词提问时应使用was für ein …。
    • 物主代词后的形容词变化遵循形容词混合变化规则,其名词视单数形式。
    • 形容词在kein-后的词尾变化遵循形容词弱变化规则,其名词为单数形式。

     

    单数

    阳性

    中性

    阴性

    N

    ein -er

    ein -es

    eine -e

    A

    einen -en

    ein -es

    eine -e

    D

    einem -en

    einem -en

    einer -en

    G

    eines -en

    eines -en

    einer -en

    形容词强变化

    形容词强变化的变化规则:

    • 零冠词情况下形容词词尾的变化,除了阳性和中性的第二格词尾为-en之外,其余情况与指示代词dies-的词尾变化相同。对形容词提问时应用was für…提问。
    • 不定数词einige,einzelne,mehrere,viele,wenige,ein paar以及基数词后的形容词词尾变化遵循强变化规则。这种情况下后面的名词为复数形式。
    • 形容词在etwas,viel,wenig后时,其词尾变化遵循强变化规则,此时被修饰的名词为单数。
    • 在人名、关系代词和疑问代词wessen后的形容词词尾遵循强变化规则。

     

    单数

    复数

    阳性

    中性

    阴性

    N

    -er

    -es

    -e

    -e

    A

    -en

    -es

    -e

    -e

    D

    -em

    -em

    -er

    -en

    G

    -en

    -en

    -er

    -er

    形容词变化的特殊情况

    • 以-el结尾的形容词作定语时,要去掉-e。
    • 以-er结尾的形容词,在它们词尾变化时,要去掉-e。但是如果-er前面是辅音,可以不去掉-e。
    • 以-en结尾的形容词,在名词前作定语,则去掉-e。
    • 形容词hoch(高)在修饰名词时,应写成hoh-。
    • 两个以上的形容词互相出现在同一个名词前作定语时,它们的词尾变化相同。同时需要注意,当名词有好几个形容词修饰时,形容词之间用逗号隔开或者用连词und连接。但是当一个形容词与名词一起组成总的概念时,不能用逗号或者und连接,但是词尾变化仍然相同。
    • 由城市名字派生的,以-er结尾的形容词作定语时,不需要加词尾。
    • 少数表示颜色的和以-a结尾的形容词,在名词前不加词尾。其次在诗歌或者一些现代的广告中,形容词置于名词之后同样不加词尾。
    • 有些用作标语的形容词,如果用作定语修饰名词,要加上词尾-ig。
    • 如果形容词跟在人称代词后面,那么它的词尾变化有两种形式。在单数ich,du后的形容词属于强变化,但是在mir,dir以及复数wir,ihr后的形容词大多数为弱变化。

    形容词的用法

    德语中的形容词可以分为三个种类:第一类既可以用作定语,也可以用作表语;第二类只能用作定语;第三类只能用作表语。绝大部分的形容词是属于第一类的。另外,个别情况下形容词还可以用作状语及名词。

    形容词做定语

    形容词作定语使用时,务必与相关名词保持性、数、格的一致,需要进行相应的词尾变化。下列情况中形容词只能作为定语使用:

    • 所有的序数词。
    • 由地理名词派生过来的形容词。
    • 由物质名词派生的形容词。
    • 由名词派生过来的形容词,一般是用来说明人或者机构等数量很大的事物。
    • 由时间副词派生过来的时间形容词。
    • 由地点副词派生过来的地点形容词。

    形容词作表语

    形容词用作表语时不发生词尾变化,与系动词sein,werden,bleiben等连用。

    形容词作状语

    如果形容词是用来形容一个动词,则作状语使用,此时形容词没有词尾变化。如果要进行比较,则可使用形容词的比较级与最高级。如果只是表示最高级程度,而并没有进行任何比较,可以使用aufs –(e)ste形式作状语。

    形容词作宾语补足语

    形容词可以用作句子中宾语成分的补充说明,称为宾语补足语。例如当动词sehen,finden等表示一种感觉的时候,常常应用这种宾语补足语。

    形容词作名词

    形容词可以单独用来表示人或概念,但是必须要大写,还要有对应的词尾变化。词尾的变化遵循如下规则:

    • 形容词作名词表示人的时候,只有阳性和阴性之分,表示事物时则为中性。这些词要按照形容词的三种形式进行词尾变化。
    • 形容词用作名词,且与不定代词连用的时候,词尾变化有强变化和弱变化两种形式。
    • 名词化的形容词前面有人称代词时,一般为弱变化形式。

    形容词的比较级与最高级

    形容词除了词尾变化之外,还有等级变化。形容词的比较级可以分为三个等级:原级、比较级和最高级。比较级是由形容词的原级加上词尾-er构成的,最高级时由形容词的原级加词尾-st或者-est构成的。有些形容词在变成比较级和最高级的时候需要变音,而有的形容词却没有比较级和最高级形式。形容词的比较级和最高级在用作定语时,还要进行相应的词尾变化。

    需要注意的是,有一些仅用作表语的形容词不可以构成比较等级;由地点副词派生出来的形容词,只有原级和最高级,没有比较级;部分形容词根据它所包含的意思,不能构成比较级和最高级;凡是一些国家和城市派生出来的形容词,以及表示物质名称、颜色、职业以及时间的形容词、序数词,都不能构成比较级和最高级;表示否定意义的形容词和绝大多数后缀为-los的形容词也没有比较级和最高级;个别词干中有a,o,u的单音节形容词在构成比较级和最高级的时候不需要变音。

    原级

    形容词用来说明人和事物的特征,也可以用来表示两个人或者两种事物相互之间相同的比较。

    • 形容词的原级表示人和物的特征、性质
    • 用so … wie来表示人与人、物与物之间相同程度的比较。so … wie也可以用在主从句中。
    • 如果要强调说明两者之间相同的程度,可以使用ebenso … wie或者genauso … wie来表示。其次在so … wie前可以加doppelt,dreimal等一类重复性数词。
    • 如果表示否定,则需要用nicht或者kein + so … wie。
    • 形容词原级与so … wie möglich连用,其意思是“尽可能……”。

    比较级

    形容词比较级表示两个人或者事物之间相互比较,存在着差别。形容词的比较级大多是由原级加上词尾-er构成的,也有一些不规则的形式和例外。

    比较级的构成

    • 通常形容词比较级的构成是原级后面直接加词尾-er,但是以-el,-en和-er结尾的形容词在加词尾时,省略末尾的e。
    • 但是以-en结尾的完成分词,用作形容词时在构成比较级时,末尾的-e不要去掉。
    • 多数词干元音为a,o,u的单音节形容词,在比较级时需要变音。
    • 只有少数形容词比较级不规则。

    比较级的用法

    • 形容词比较级在句子中一般用作表语、定语或者状语。形容词比较级在表示人与人之间、物与物之间程度上的差别时,应使用连词als。连词als跟在形容词比较级后面,并于被比较的对象相连,als也可以用在从句中。
    • 可以使用bedeutend,entscheidend,wesentlich,viel,weit等加在形容词比较级前,用来表示加强相互之间的比较。
    • 在形容词比较级前加etwas,um weniges表示相互之间比较的程度。
    • 对两者之间的比较进行说明时,可以使用weniger … als,mehr … als或者eher … als。但是其中的形容词应当使用原级。
    • 在anders,umgekehrt的后面加上als,表示在两个人或者两个事物之间是不同的。
    • 在表示否定时,用nicht或者kein加上形容词的比较级。
    • 比例从句中的je加比较级,主句中的desto或者umso再加比较级,其意思为“越……,就越……”。
    • 形容词的比较级单独使用的时候,并不表示两种事物之间的比较,而是表示对事物的程度上的阐述。
    • 有些复合形容词时由形容词的比较级加上另一个形容词的原级组成的。
    • 在用作定语时,viel和wenig比较级后不作词尾变化。

    最高级

    最高级通常表示众多的人或事物中的最高者。形容词最高级是由原级加上词尾-st或者-est构成的。此外,最高级也有一些特殊的形式。形容词最高级和比较级一样,可以用作定语、表语和状语。

    最高级的构成

    • 大多数形容词最高级的构成是由原级加词尾-st构成。但是以-d,-s,-sch,-ß,-t,-x,-z结尾的形容词,在构成最高级的时候加词尾-est。
    • 有些以-d和-t结尾的现在分词和完成分词用作形容词的时候,以及以-isch结尾的多音节形容词在构成最高级的时候,则加词尾-st。
    • 以-el和-er结尾的形容词最高级,加词尾-st。
    • 词干元音为a,o,u的单元音节形容词,在构成最高级时,需要变音。
    • 个别形容词的最高级不规则。表示极限程度的形容词没有最高级。由名词加形容词构成的复合形容词,其原意就是表示最高级,它们同样没有最高级。

    最高级的用法

    • 形容词最高级在用作定语的时候,在它的前面一般要有定冠词或者物主代词。
    • 形容词最高级和动词连用的时候,在它的-est或-st后面再加上-en,而在最高级前面加上am。在句子中形容词最高级用作状语或者表语。
    • 最高级与动词连用时,也可以在最高级前加介词aufs,在句子中用作状语,但是没有比较的意思。
    • 在加强最高级的程度时,可以使用aller与最高级合用,或者在最高级前面加上bei,weitem,weitaus,denkbar,也可以在形容词的原级前面加上ganz besonders,sehr,höchst,äußerst以加强最高的语气。
    • 最高级在书信、贺电的称呼和结束语中,它是最高级的一种文体,用以增加感情色彩。最高级也可以出现在一些固定用法中,但并没有可比较的对象,在句子中常常作定语和状语。
    • 可以用nicht来否定最高级,还可以用am wenigsten后跟形容词的原型来表示否定。

    形容词的支配关系

    形容词和动词、介词一样,也有对应的支配关系。许多形容词,尤其在作表语的时候,可带出第四格、第三格或第二格的宾语。

    形容词支配第四格名词

    属于这一类的形容词多表示度量、尺寸、年龄等意义。在句子中作表语性宾语,往往要与带数字的第四格名词连用。

    形容词支配第三格名词

    第三格名词可以与形容词连用,在语法上是第三格表语性宾语。另外还有一部分形容词在支配第三格名词的时候与zu连用,表示强调。

    形容词支配第二格名词

    与形容词连用的第二格名词在语法中作为表语性宾语。不过在现代德语中这种用法越来越少。

    形容词对介词的支配

    形容词与系动词sein和werden连用时,带出第四格、第三格和第二格的名词。除此之外,形容词还与各种介词组成的固定搭配,这些介词宾语多数都在形容词前,有时也可以放在形容词后。形容词可以支配不同的格,而其中的第三格和第二格越来越多地被介词结构所替代。

    • 形容词与介词an搭配,介词an支配第四格和第三格。
    • 形容词与介词auf搭配,多数支持第四格,个别情况也支配第三格。
    • 形容词与介词bei搭配,支配第三格。
    • 许多形容词与介词für搭配,支配第四格。这种搭配可以替代形容词支配第三格的用法。
    • 形容词与介词gegen搭配,支配第四格。
    • 形容词与介词in连用,介词in支配第四格或第三格。
    • 形容词与介词mit连用,支配第三格。
    • 形容词与介词über搭配,介词über支配第四格,这类形容词多数用来表示个人的心情及情绪。
    • 形容词与介词um搭配,支持第四格。
    • 形容词与介词von搭配,支配第三格
    • 形容词与介词vor连用,介词vor支配第三格。
    • 形容词与介词zu搭配,介词支配第三格。

    带从句的形容词

    在主从复合句中,有时候也可以看到形容词引出带有dass和ob的从句,以及带zu的不定式短语。形容词总是在主句中。

     

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  • 文章目录色彩变换灰度变换直方图均衡化图像平均PCA 主成分分析图像模糊图像梯度 色彩变换 灰度变换 import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt im0 = Image.open('car.jpg') im_...

    基本概念

    RGB空间

    RGB 是最基本、最常用、最接近硬件的色彩空间表示。

    在这里插入图片描述

    但是真实世界中还有光照、遮挡、阴影等多种情况,而且人眼对RGB三种颜色分量的敏感度也是不一样的,如果色彩的相似性直接用欧式距离来度量,结果会与视觉直观有很大差距。
    所以,RGB适合与显示系统,但是不适合图像处理。

    openCV提取不同通道的颜色

    import cv2 as cv
    src=cv.imread('rgb.jpg')
    cv.namedWindow('first_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv.imshow('first_image', src)
    
    #三通道分离形成单通道图片
    b, g, r =cv.split(src)
    cv.imshow("second_blue", b)
    cv.imshow("second_green", g)
    cv.imshow("second_red", r)
    

    在这里插入图片描述

    HSV空间

    • H:Hue,色调,色相
    • S:Saturation,饱和度,色彩纯净度
    • V:value,明度

    HSV更接近人眼的直观感受。具体来说:

    H参数表示色彩信息,即所处的光谱颜色的位置。该参数用角度量来表示,红、绿、蓝分别相隔120度。互补色分别相差180度。

    纯度S为一比例值,范围从0到1,它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时,只有灰度。

    V表示色彩的明亮程度,范围从0到1。有一点要注意:它和光强度之间并没有直接的联系。

    怎么理解HSV呢?

    这里引入极坐标系,红蓝绿三个颜色分别位于0度,120度和240度,在色彩极坐标系中,“纯度”与当前色彩的角度位置有关,越接近红-绿-蓝对应的角度,因此,纯度也称为色相,顾名思义,就是用当前色彩与三原色之间的相位关系来描述。

    在极坐标系中,矢量除了相位以外,还有“模”的关系,原点是“灰色”,模值越大,色彩就越鲜艳,最大值是255。这里的“模”值就是饱和度。
    在这里插入图片描述
    但是如何形容颜色的亮度呢?我们引入三维直角坐标系,三个坐标轴分别表示RGB的取值。很显然,原点(0,0,0)是黑色,(255,255,255 )是白色,(255,0,0)红色,(0,255,0)绿色,(0,0,255)蓝色。
    如果从原点出发,到(255,255,255)白色连一条对角线,这条对角线就是“明度”轴了。越接近原点就越“暗”, 越接近白色的对角点就越“亮”。

    在这里插入图片描述
    如果回到之前的极坐标系,亮度应该如何表示呢?显然,我们需要引入一个纵轴表示明暗关系。
    在这里插入图片描述
    但是上面的图并不是特别“科学”,因为最“暗”的原点处,应该是一个点,整个色彩空间应该是一个圆锥的形状。
    在这里插入图片描述

    • openCV 中HSV色彩空间的转换

    跑一下openCV 帮助文档中的经典例子,随手拿起手边的蓝色电脑内胆包被成功捕获了。

    #!/usr/bin/env python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sun Sep 15 15:05:19 2019
    """
    
    import cv2
    import numpy as np
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while(1):
        # Take each frame
        _, frame = cap.read()
        # Convert BGR to HSV
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        # define range of blue color in HSV
        lower_blue = np.array([100,50,50])
        upper_blue = np.array([140,255,255])
        # Threshold the HSV image to get only blue colors
        mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
        # Bitwise-AND mask and original image
        res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)
        cv2.imshow('frame',frame)
        cv2.imshow('mask',mask)
        cv2.imshow('res',res)
        k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
        if k == 27:
            break
    cv2.destroyAllWindows()
    
    

    在这里插入图片描述
    注意其中这一句:

    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    

    这一句是将摄像头捕获的色彩从RGB空间转换到HSV空间,随后的代码用HSV方式指定特定的色彩范围。第一个值是H,就是色相,在openCV的HSV定义中,蓝色是在120度,这里指定100-140之间,S和V的取值在50-255之间。
    更多色彩转换,见帮助文档: https://docs.opencv.org/3.1.0/de/d25/imgproc_color_conversions.html

    HSL空间

    HSL与HSV的定义很类似,H也是色相,S也是饱和度,L则代表brightness,是亮度。亮度越高,越接近白色,越低,越接近黑色。而HSV中的最后一个值明度,越小越接近黑色,越大,色彩越鲜明。可见,HSL的定义更符合人眼的视觉感受。
    H:
    在这里插入图片描述
    S:
    在这里插入图片描述
    L:
    在这里插入图片描述

    色彩变换

    灰度变换

    import numpy as np
    from PIL import Image
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    im0 = Image.open('car.jpg')
    
    im_grey = im0.convert('L') # 灰度变换
    im_grey.show()
    
    

    在这里插入图片描述

    色彩反向、调整像素区间

    im = np.array(im_grey)
    im2 = 255-im # 对图像进行反向处理
    im3 = (100/255)*im+100 #将图像的像素变换到100-200之间
    im4 = 255*(im/255)**2 # 对图像像素值平方后得到的图像
    
    plt.subplots()
    plt.subplot(131), plt.imshow(im2)
    plt.subplot(132), plt.imshow(im3)
    plt.subplot(133), plt.imshow(im4)
    

    在这里插入图片描述

    增强对比度

    对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比度越大,差异范围越小代表对比度越小。

    对比度增强技术主要解决图像灰度级范围较小造成的对比度低问题,目的是将图像的灰度级放大到指定的程度,使图像中的细节看起来更加清晰。

    在这里插入图片描述

    直方图均衡化

    直方图均衡化是将一副图像的灰度直方图变平,使得变换后图像中的每个灰度值的分布概率相同。该方法通常用于是灰度值进行归一化,可以增强图像的对比度。

    # 直方图均衡化
    import numpy as np
    
    def histeq(im, nbr_bins=256):
        # 计算图像的直方图
        imhist, bins = np.histogram(im.flatten(), nbr_bins, normed=True)
        cdf = imhist.cumsum() # 累计分布函数
        cdf = 255*cdf/cdf[-1] # 归一化
        im2 = np.interp(im.flatten(), bins[:-1], cdf)
        
        return im2.reshape(im.shape), cdf
    
    
    from PIL import Image
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    im0 = Image.open('car.jpg')
    
    im_grey = np.array(im0.convert('L')) # 灰度变换, 并转化为numpy array
    
    im2,cdf = histeq(im_grey)
    
    plt.subplots()
    plt.subplot(121), plt.imshow(im_grey)
    plt.subplot(122), plt.imshow(im2)
    

    在这里插入图片描述

    图像平滑/减少噪声

    图像平均

    图像平均是一种减少图像噪声的简单方式,通常用于艺术特效。简单滴说就是将所有图像求和做平均。

    高斯滤波

    将图像与高斯核做卷积得到
    I σ = I ∗ G σ I_\sigma = I * G_\sigma Iσ=IGσ
    其中I代表一个图像,G表示标准差为 δ \delta δ 的二维高斯核
    G σ = 1 2 π σ 2 e − ( x 2 + y 2 ) / 2 σ 2 G_\sigma = \frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-(x^2+y^2)/2\sigma^2} Gσ=2πσ21e(x2+y2)/2σ2

    from PIL import Image
    from numpy import *
    from scipy.ndimage import filters
    
    # 对灰度图模糊
    im = array(Image.open('car.jpg').convert('L'))
    im2 = filters.gaussian_filters(im,5)
    
    # 对彩色图模糊, 要求每个通道进行操作
    im = array(Image.open('car.jpg'))
    im2 = zeros(im.shape)
    for i in range(3):
    	im2[:,:,i] = filters.gaussian_filter(im[:,:,i],5)
    im2 = unit8(im2)
    
    

    openCV也提供了很多滤波工具,例如:

    blur: 对各种噪声都有一定的抑制作用
    GaussianBlur: 对随机噪声比较好,对椒盐噪声效果不好
    medianBlur: 对椒盐噪声效果比较好
    fastNlMeansDenoising: 非局部去噪,速度很慢,可以调参的去噪方法, 只支持输入是灰度图像的
    fastNlMeansDenoisingColored: 同上,去噪针对彩色图像

    椒盐噪声就是非常零散的,近似呈均匀分布的散点状白色/黑色噪声,如下图。对椒盐噪声中值滤波效果比较好,对高斯噪声非局部均值去噪效果比较好.
    在这里插入图片描述

    图像梯度

    图像的梯度向量包括两层含义,一个是梯度的大小, 描述了图像强度变化的大小,另一个是梯度的方向,描述了图像强度变化的方向。

    sobel算子/scharr算子

    Sobel 算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以它的抗噪声能力很好,可以设定求导的方向(xorder 或 yorder),还可以设定使用的卷积核的大小(ksize),如果 ksize=-1,会使用 3x3 的 Scharr 滤波器,它的的效果要比 3x3 的 Sobel 滤波器好(而且速度相同,所以在使用 3x3 滤波器时应该尽量使用 Scharr 滤波器)。 3x3 的 Scharr 滤波器卷积核如下

    在这里插入图片描述

    prewitt算子

    Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测,利用像素点上下、左右邻点的灰度差,在边缘处达到极值检测边缘,去掉部分伪边缘,对噪声具有平滑作用 。其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的,这两个方向模板一个检测水平边缘,一个检测垂直边缘。
    在这里插入图片描述

    Laplacian 算子

    拉普拉斯算子可以使用二阶导数的形式定义,可假设其离散实现类似于二阶 Sobel 导数,事实上, OpenCV 在计算拉普拉斯算子时直接调用 Sobel 算子。
      在这里插入图片描述

    scipy和opencv都提供了相应工具,例如:

    from PIL import Image
    from numpy import *
    from scipy.ndimage import filters
    
    im = array(Image.open('car.jpg').convert('L'))
    
    # sobel filter
    imx = zeros(im.shape)
    filters.sobel(im,1,imx)
    
    imy = zeros(im.shape)
    filters.sobel(im, 0, imy)
    
    matnitude = sqrt(imx**2+imy**2)
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.subplots()
    plt.subplot(121), plt.imshow(imx)
    plt.subplot(122), plt.imshow(imy)
    
    

    在这里插入图片描述
    prewitt滤波器, 也可以调用scipy.ndimage的filters模块得到。

    opencv中,直接调用Sobel函数或者Laplacian函数就可以, 例如:

    
    import cv2
    from matplotlib import pyplot as plt 
    
    img = cv2.imread('me.jpg',0)
    
    laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)
    sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0,ksize=5)
    sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1,ksize=5)
    
    
    plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap='gray')
    plt.title('Original'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(laplacian,cmap='gray')
    plt.title('Laplacian'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(sobelx,cmap='gray')
    plt.title('Sobel_X'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(sobely,cmap='gray')
    plt.title('Sobel_Y'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.show()
    
    
    

    在这里插入图片描述

    参考及更多阅读

    OpenCV图像噪声与去噪函数方法对比使用介绍:
    https://cloud.tencent.com/developer/article/1165771
    opencv图像梯度:
    https://blog.csdn.net/u010682375/article/details/70140803
    opencv 彩色图像对比度增强:

    展开全文
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空空如也

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