Python-opencv實(shí)現(xiàn)紅綠兩色識別操作
更新時(shí)間：2020年06月04日 10:58:17 作者：faith003
這篇文章主要介紹了Python-opencv實(shí)現(xiàn)紅綠兩色識別操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
1.顏色空間轉(zhuǎn)換（RGB轉(zhuǎn)HSV)
為了較準(zhǔn)確的調(diào)紅色和綠色的HSV，我使用cv2.createTrackbar（）函數(shù)創(chuàng)建了六個(gè)滾動條
#創(chuàng)建HSV最低滾動條
cv2.createTrackbar('H_min','image',35,180,nothing)
cv2.createTrackbar('S_min','image',43,255,nothing)
cv2.createTrackbar('V_min','image',46,255,nothing)
#創(chuàng)建HSV最高滾動條
cv2.createTrackbar('H_max','image',0,180,nothing)
cv2.createTrackbar('S_max','image',255,255,nothing)
cv2.createTrackbar('V_max','image',255,255,nothing)
實(shí)際效果如圖
2.識別顏色并畫矩形框
顏色閾值已經(jīng)確定了，這就可以進(jìn)行顏色識別了。
為了讓識別更穩(wěn)定，在代碼中加入自適應(yīng)閾值。
th_img = cv2.adaptiveThreshold(mask,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,5,2)
3.畫矩形框
使用函數(shù)cv2.findContours（）來檢測物體輪框
再使用函數(shù)cv2.boundingRect（）查找最小矩形框
使用函數(shù)cv2.rectangle（）畫出
contours_green,hierarchy = cv2.findContours(th_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours_red,hierarchy = cv2.findContours(th_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for red in contours_red: x_red,y_red,w_red,h_red = cv2.boundingRect(red) if w_red>width|h_red>height: cv2.rectangle(img,(x_red,y_red),((x_red+h_red),(y_red+w_red)),(0,255,0),1) for red in contours_red: x_red,y_red,w_red,h_red = cv2.boundingRect(red) if w_red>width|h_red>height: cv2.rectangle(img,(x_red,y_red),((x_red+h_red),(y_red+w_red)),(0,255,0),1)
為了凸顯出顏色的差距，我使用綠色的矩形框，畫紅色的物體，用紅色的矩形框畫綠色物體
以上這篇Python-opencv實(shí)現(xiàn)紅綠兩色識別操作就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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