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基于HSV的颜色阴影检测方法

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简介：
本研究提出了一种基于HSV色彩模型的颜色阴影检测算法，旨在提高图像处理中对颜色变化敏感区域的识别精度。该方法通过优化阈值设定和边缘细节增强，有效应对光照条件的变化与复杂背景环境的影响，在目标跟踪、机器人视觉等领域具有广泛应用前景。 将GRG图像转换到HSV空间，并对HSV空间的各分量分别进行处理，可以有效地去除图像中存在的阴影区域。

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  • 基于HSV的颜色阴影检测方法
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    本研究提出了一种基于HSV色彩模型的颜色阴影检测算法，旨在提高图像处理中对颜色变化敏感区域的识别精度。该方法通过优化阈值设定和边缘细节增强，有效应对光照条件的变化与复杂背景环境的影响，在目标跟踪、机器人视觉等领域具有广泛应用前景。 将GRG图像转换到HSV空间，并对HSV空间的各分量分别进行处理，可以有效地去除图像中存在的阴影区域。
     
  • 2012123135.zip_阴影检测_抑制阴影_基于颜色分割的阴影Matlab检测方法
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    本资源提供了一种基于颜色分割技术在MATLAB环境中实现的阴影检测与抑制方法，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究者。 基于MATLAB的阴影抑制算法实现包括边缘检测和颜色分割等多种方法，并进行了对比分析。
     
  • 基于HSV色彩空间的阴影检测代码
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    本项目提供了一套基于HSV色彩空间进行阴影检测的算法实现。通过转换图像到HSV空间并应用特定阈值来识别和分离阴影区域，适用于计算机视觉与图像处理领域。 在HSV空间内对视频数据进行阴影检测，并去除阴影。
     
  • 在HSV色彩模型中基于肤色的人脸检测方法.rar
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    本研究探讨了一种利用HSV色彩空间进行人脸检测的新方法，特别侧重于通过识别特定肤色来提高算法精度和鲁棒性。该方法为计算机视觉领域提供了有效的人脸定位解决方案。 该文档涵盖了基于肤色的HSV颜色模型下的人脸检测原理及材料，并包含源代码实验报告，内容相当齐全。
     
  • 阴影去除与检测_matlab_shadow-removal.zip_removal_阴影_阴影检测matlab
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    本资源提供了一套用于图像处理中阴影去除与检测的MATLAB工具包。通过先进的算法，有效分离并移除图像中的阴影部分，适用于科研和工程应用。包含详细注释的代码有助于用户深入理解技术细节，并灵活应用于多种场景需求。 这段文字全面介绍了阴影检测算法以及如何去除阴影的算法，涵盖了该领域的所有知识点。
     
  • 基于YCgCr颜色空间的皮肤色调检测方法
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    本研究提出了一种基于YCgCr颜色空间的高效皮肤色调检测算法，旨在改善肤色识别精度与速度，在图像处理中有着广泛应用前景。 介绍了YCgCr颜色空间在肤色检测中的应用方法。肤色检测可以用于人脸检测。
     
  • HIS阴影检测_遥感影像_his_python_阴影检测_
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    本项目采用Python编程语言，在遥感影像处理领域中应用HSV色彩模型中的HIS分量，专注于高效准确地进行阴影区域自动识别与分析。 武汉大学遥感原理实习要求将影像转换到HIS空间以实现阴影检测。
     
  • 具有可配置阴影颜色和投影方向的CardView
    优质
    本项目介绍一种具备自定义阴影色彩及投影角度功能的CardView组件，增强界面美观度与设计灵活性。 根据Android原生CardView源码进行修改封装后新增了十个属性，分别用于控制四个边及四个角的投影显示以及阴影颜色的变化。通过引入该aar包即可使用这些新功能。 示例代码如下： ```xml ``` 默认情况下，四边和四个角的投影都是显示的状态。将属性设置为`false`则不显示阴影效果；而设定为`true`时，则会显示出相应的阴影。 同时新增了两个关于颜色变化的属性： - `cardShadowStartColor`: 阴影起始的颜色。 - `cardShadowEndColor`: 阴影结束的颜色。
     
  • 基于MATLAB的HSV颜色特征提取
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    本研究利用MATLAB平台，提出了一种高效的方法来提取图像中的HSV色彩空间特征，为后续的颜色识别和图像处理提供有力支持。 该代码在MATLAB平台上实现了对图像HSV颜色特征的提取，处理效果较好。