一、主要函数介绍 通常,相机在RGB颜色模式下工作,但这种模式受到光线的影响较大,所以在opencv中,用HSV(色彩、饱和度、亮度)模型对颜色进行定义。 除此之外,opencv中有多种色彩空间,包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种,使用中经常要遇到色彩空间的转化。 可以使用opencv中cv2.cvtColor()函...
OpenCV与HSV(色相、饱和度、明度)颜色模型配合使用,它是RGB颜色模型的替代形式表示,由计算机图形学研究人员于1970年代设计,以更紧密地于人的视觉感知颜色属性的方式保持一致: 因此,如果要使用OpenCV跟踪某种颜色,则必须使用HSV模型对其进行定义。 1.2 HSV基本颜色分量范围 一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间...
$ python detect_color.py --image example_shapes.png 1. 从上面的GIF中可以看出,每个对象在形状和颜色方面都已正确识别。 3 局限性 使用本文中介绍的方法标记颜色的主要缺点之一是,由于光照条件以及各种色调和饱和度,颜色很少看起来像纯红色,绿色,蓝色等。 您通常可以使用L*a*b*颜色空间和欧几里得距离来识别少...
pip install opencv-python 2. 接下来，使用以下代码来打开摄像头并读取图像：importcv2# 打开摄像头cap...
opencv-python颜色识别 kangjingbobo 芯片领域底层软件爱好者7 人赞同了该文章 目录 收起 1.BGR转换HSV 2.识别颜色 3.获取颜色区间 1.BGR转换HSV opencv默认是BGR颜色格式,需要使用cvtColor函数转换成HSV颜色格式 srcImage = cv.imread(filename) dstImage = np.array(srcImage.shape, srcImage.dtype) dst...
这一步可以在原始图像上绘制矩形边界框来标记识别到的颜色区域。 显示结果: 代码语言:txt 复制 cv2.imshow('Result', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这样就可以在Python中使用OpenCV识别图像中的颜色了。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云图像处理(Image Processing)服务,该服务提供了丰富的图像处理能力...
OpenCV学习——颜色识别的简单应用(一) 第1步:获取到桌球台的图像信息 需要获取桌面固定区域的实时图像(这里为了方便,直接截取了一张图片) 第2步:识别出球杆和白球 创建滑条 from cv2 import cv2 import numpy as np def empty(a): pass cv2.namedWindow("TarckBars")...
以代码为基础的opencv-python学习 颜色识别 import cv2 import numpyas np defextract_object_demo(): capture = cv2.VideoCapture(0) while(True): ret, frame = capture.read() if ret ==False: break hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) ...
根据官方文档学习使用cv2.cvtColor()、cv2.inRange()和cv2.bitwise_and()方法。通过使用cv2.cvtColor()将图片转换为hsv颜色空间形式的图片,再通过cv2.inRange()得到mask画面,再用cv2.bitwise_and()方法将原图与mask图片融合,最终得到需要找到特定颜色的区域。代码如下 ...
使用Python OpenCV获取图像中的颜色范围 可以通过以下步骤实现: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 import cv2 import numpy as np 读取图像并转换为HSV颜色空间: 代码语言:txt 复制 image = cv2.imread('image.jpg') hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) 定义要提取的颜色范围: 代码语...