YBH 腾讯 算法工程师关注两小时入门opencv—(5)颜色检测发布于 2021-12-29 13:33 · 3289 次播放 赞同62 条评论 分享收藏喜欢 举报 颜色OpenCV环境检测检测 写下你的评论... 暂无评论相关推荐 3:21 f35b海滩空中悬停!#隐身战机 #第五代战斗机 #垂直起降 好运常来 ·...
在OpenCV中进行颜色检测是一项非常常见的计算机视觉任务,它涉及将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间,然后设置颜色阈值来识别特定的颜色范围。下面,我将按照你的提示,详细解释如何进行OpenCV颜色检测,并给出一个简单的代码示例。 1. 理解OpenCV颜色检测的基本概念 颜色检测是通过分析图像中的像素颜色值,识别并提取...
在计算机的世界里,只有 0 或者1,如何让计算机认识颜色是计算机视觉工作者首先需要考虑的事情,我们知道整个世界的颜色虽然五彩缤纷,但是都是3种原色彩合成的(R G B),有了(R G B)三源色,便可以通过调节不同的颜色比例来达到其他颜色的效果。 在计算机的世界里面,我们定义了(R G B)三源色的像素都在(0-255之间...
cv2.destroyAllWindows() 得到我们想要的颜色的上下界 现在我们已经将图像转换为 HSV 比例,我们将更多地了解我们想要检测和选择的颜色的上限和下限。我们分别使用第35行和第36行的代码来执行此操作。 注意:确保此时已导入 numpy,否则会出现一些错误,numpy 预装了 OpenCV-Python...
在VC++中使用OpenCV进行颜色检测非常简单,首选读取一张彩色图像,并调用函数cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);函数将原图img转换成HSV图像imgHSV,再设置好HSV三个分量的上限和下限值,调用inRange函数inRange(imgHSV, lower, upper, mask);将HSV色彩图像转换成掩码图,掩码图中只有黑白二值图像,从而达到颜色检测...
1.4 OpenCV颜色识别 假设我们必须跟踪一个黄色物体,如下图的塑料盒,容易的部分是找到其BGR的值。也可以使用其他软件获取到RGB值(例如Inkscape工具) 就我们而言,我们发现: 蓝色:71 绿色:234 红色:213 接下来,我们必须将BGR(71 234 312)模型转换成HSV模型,该模型使用了上下范围边界进行定义。为此,让我们在终端运行...
java opencv颜色识别 opencv颜色检测 邀请朋友在公众号上分享了一篇云台摄像头跟踪的教程。看了教程,跟着做了摄像头部分的功能,发现说的比较简洁,来具体分析一下。 这个颜色检测是在HSV颜色空间下进行的。首先把红色跟踪过程封装成函数,单独建个color_trace.py文件,代码如下:...
在这篇文章中,我们将看到如何使用 Python 中的 OpenCV 模块检测颜色,进入这个领域的第一步就是安装下面提到的模块。 pipinstall opencv-pythonpipinstall numpy 然后,导入模块。读取图像并使用 OpenCV 模块中的 cvtColor() 函数将BGR图像转换为 HSV (色调、饱和度、值) ...
Python OpenCV是一个开源的计算机视觉库,用于处理图像和视频数据。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,包括颜色变化检测。 颜色变化检测是指在图像或视频中检测特定区域或像素的颜色变化。这在许多应用中都非常有用,例如运动检测、目标跟踪、图像分割等。
这里的opencv颜色检测将类里面的核心处理函数改为了调用opencv库中自带的cv::threshold函数 程序源码 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>classColorDetector{private://允许的最小差距intmaxDist;//目标颜色cv::Vec3b target; public://空的构造函数//在此初始化默认参数ColorDetector():maxDist(100),...