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python opencv根據(jù)顏色進(jìn)行目標(biāo)檢測的方法示例

更新時(shí)間：2020年01月15日 14:07:30 作者：Abc2149

這篇文章主要介紹了python opencv根據(jù)顏色進(jìn)行目標(biāo)檢測的方法示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

顏色目標(biāo)檢測就是根據(jù)物體的顏色快速進(jìn)行目標(biāo)定位。使用cv2.inRange函數(shù)設(shè)定合適的閾值，即可以選出合適的目標(biāo)。

建立項(xiàng)目colordetect.py，代碼如下：

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import cv2

def colorDetect():
 image = cv2.imread('./1.png')
 # 使用RGB顏色空間檢測紅 藍(lán) 黃 灰，設(shè)置合適的閾值
 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的像素為黑色，lower-upper之間的像素為白色
 mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
 # 利用蒙版，進(jìn)行圖像的邏輯與運(yùn)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()

定義RGB顏色列表：

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])
]

該部分([17, 15, 100], [50, 56, 200])，表示圖像像素R>=100, B>=15, G>=15和R<=200, B<=56, G<=50的像素將視為紅色。

執(zhí)行代碼，結(jié)果如下：

總結(jié)

要檢測圖像中顏色，第一件事要做的就是定義像素值的上限和下限。不同的顏色空間具有不同上下限值，定義了上限和下限后，就可以調(diào)用cv2.inRange方法返回一個(gè)mask，將該mask與圖像進(jìn)行邏輯與bitwise_and就可以得到該圖像。

參考資料
https://www.pyimagesearch.com

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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