什么可能是HSV转换为BGR以及反向操作BGR转换为HSV不匹配的原因？
假设我有下面的图片，我想检测红色。一种可能的方法是找到上限和下限的HSV并添加遮罩：
<pre><code>m
这非常重要。我不明白为什么会这样。
<blockquote>
<strong>我只是使用包装的Color类的HSVToColor方法将
这是转换rgb-> hsv-> rgb的一些测试：
<pre><code>def rgb2hsv_opencv(img_rgb):
img_hsv = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_R
我正在尝试使用<a href="https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html#cvtcolor" rel="nofollow
这里解决了<a href="https://stackoverflow.com/questions/63691352/rgb-to-hsv-in-numpy/">RGB to HSV in numpy</a>转换，这是opencv
这是一个问题设置：
将rgb转换为hsv的函数：
<pre><code>def rbg2hsv(img_rgb):
batch_size, channel, height, w
我在设置low_red和high_red时遇到麻烦
我希望我可以发布图片。.但是由于我不能，所以我将尝试描述它
<
我遇到了一个函数的两个代码示例片段，这些片段声称分解图像并返回仅具有色相，饱和度和正确值的
我有两个图像。
第一张图片... <a href="https://ibb.co/K0NYbZH" rel="nofollow noreferrer">https://ibb.co/K0NYbZH</a>用
我知道HSL / CIELAB应该为图像处理提供照明不变性，因为它们将颜色成分与照明成分分开。
但是，大
我正在尝试编码与Gimp中的“色彩增强”相同的效果。这是文档：<a href="https://docs.gimp.org/2.8/en/plug-in-color-
我正在尝试检测图像中的鸟。但是，当我标记强度> <strong> 150 </strong>的点时，它可以正确检测到它，但
我想建立一个图像索引服务（只是为了好玩），它将允许按颜色进行搜索。我想索引每个图像的颜色，
我想计算中心像素与其他8个邻域像素之间的色差。例如我的像素矩阵是：
<pre><code> [[ 1, 2, 3],
[4, 5,
我想计算两个像素之间的距离。我在HSV中转换了输入图像：
<pre><code>image = cv2.imread('img.jpg')
H
我知道分割某些颜色的最简单方法是使用HSV色彩空间，但是我有一个任务要在HSV，RGB和Lab中进行...
我真
我的遗传算法有一个 HSV 图像作为输入，当我编译代码时，我有以下警告
<code>RuntimeWarning: overflow enc
我需要将图像转换为 HSV。我使用了 OpenCV 库，但是当我运行我的算法时，出现以下警告：
<pre><code>Runt
我在比较 skImage HSV 颜色空间和 OpenCV hsv 颜色空间转换方法之间的差异时，发现了以下我不明白的差异：<
