今天就跟大家聊聊有关怎么在python中使用opencv实现根据颜色进行目标检测,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 def colorDetect(): image = cv2.imread('./1.png') # 使用RGB颜色空间检测红 蓝 黄 灰,设置合适的阈值 boundaries = [ ([17, 15, 100], [50, 56, 200]), ([86, 31, 4], [220, 88, 50]), ([25, 146, 190], [62, 174, 250]), ([103, 86, 65], [145, 133, 128]) ] for lower, upper in boundaries: lower = np.array(lower, dtype='uint8') upper = np.array(upper, dtype='uint8') # 低于lower和高于upper的像素为黑色,lower-upper之间的像素为白色 mask = cv2.inRange(image, lower, upper) # 利用蒙版,进行图像的逻辑与运算 output = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) cv2.imshow('image', np.hstack([image, output])) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() def main(): colorDetect() if __name__ == "__main__": main()
定义RGB颜色列表:
boundaries = [ ([17, 15, 100], [50, 56, 200]), ([86, 31, 4], [220, 88, 50]), ([25, 146, 190], [62, 174, 250]), ([103, 86, 65], [145, 133, 128]) ]
该部分([17, 15, 100], [50, 56, 200]),表示图像像素R>=100, B>=15, G>=15和R<=200, B<=56, G<=50的像素将视为红色。
看完上述内容,你们对怎么在python中使用opencv实现根据颜色进行目标检测有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。
本文标题:怎么在python中使用opencv实现根据颜色进行目标检测-创新互联
文章起源:https://www.cdcxhl.com/article22/dopdjc.html
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