利用openCV+python进行HSV颜色识别,并结合滑动条动态 ... | opencv顏色識別
HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色,通过opencv读取的图片为BGR颜色空间,我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。 在函数之前,我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围(通过实验得到的模糊范围,实际操作中我们可以据此做出适当调整)。图片来自:https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776 函数学习1.cv2.inRange(src,lowerb,upperb) 作用:官方解释就是检查数组元素是否位于另外两个数组的元素之间,简言之就是找出指定范围内的颜色,并返回一个二值图像,指定范围内的图像显示为白色,相反为黑色...
HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色,通过opencv读取的图片为BGR颜色空间,我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。
在函数之前,我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围(通过实验得到的模糊范围,实际操作中我们可以据此做出适当调整)。
图片来自:https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776
函数学习
1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb)
作用:
官方解释就是检查数组元素是否位于另外两个数组的元素之间,简言之就是找出指定范围内的颜色,并返回一个二值图像,指定范围内的图像显示为白色,相反为黑色。(注:cv2.inRange()函数对应的颜色空间为HSV)
参数:
src:输入图像lowerb:颜色范围下边界(lower boundary)upperb:颜色范围上边界(upper boundary)
e.g.
import cv2 import numpy as np #载入原图 img_original=cv2.imread(E:ShannonT\notebook workspace\images\qicai.png) #转变为HSV颜色空间 img_hsv=cv2.cvtColor(img_original,cv2.COLOR_BGR2HSV) #返回黄色区域的二值图像 img_yellow=cv2.inRange(img_original,(27,160,215),(83,255,255)) cv2.imshow(img_original,img_original) cv2.imshow(img_target,img_target) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()程序输出如下:
2. cv2.bitwise_and(src1,src2[,ma...
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