接着就是进行颜色检测,我们用void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst);函数进行颜色检测,这个函数的作用就是检测src图像的每一个像素是不是在lowerb和upperb之间,如果是,这个像素就设置为255,并保存在dst图像中,否则为0。 inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, ...
int getColorDistanceThreshold() const { return maxDist; } //设置需要检测的颜色 void setTargetColor(uchar blue,uchar green,uchar red){ //次序为BGR target = cv::Vec3b(blue, green, red); } //设置需要检测的颜色 void setTargetColor(cv::Vec3b color) { target = color; } //获取需要检测...
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),...
1.轮廓检测、计数 2.red、green和light_out三种状态 3.提取颜色空间,红和绿 4.膨胀和腐蚀,去除噪点 5.判断3种状态 *///主函数intmain(){int redCount=0;int greenCount=0;Mat frame;Mat img;Mat imgYCrCb;Mat imgGreen;Mat imgRed;// 亮度参数double a=0.3;double b=(1-a)*125;VideoCapturecapture(...
HSV这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),明度(V),该模型常用来做绿幕分割。 在图像检测中,可以对样本进行色彩空间转换实现数据增强,如将训练数据直接转换到HSV空间,或者调整V(明度)通道的大小,改变图片的明暗,再转到BGR格式。 3.几何变换–缩放、平移、旋转 ...
在OpenCV中有超过150种进行颜色空间转换的方法,但是常用的基本就是两种:BGR<-->Gray和BGR<-->HSV。 主要用到的函数是:cv2.cvtColor(input_image,flag),其中flag就是转换类型。 对于BGR<—>Gray,使用的flag就是cv2.COLOR_BGR2GRAY 对于BGR<—>HSV,使用的flag就是cv2.COLOR_BGR2HSV ...
为了检测图像中的颜色,我们需要将图像转换为 HSV(Hue Saturation Value)图像。此图像比例将允许用于在给定的 UPPER 和 LOWER 范围内选择颜色。 在本节中,让我们继续编写代码来创建滑动条,并从滑块中提取值作为用户输入。 为此,我们的代码需要进行更多更改。它现在应该是这样的...
int main() { Mat img = imread("C:\\TCDProjectFiles\\ColorCycle\\redtest.bmp"); Mat imghsv; cvtColor(img, imghsv, COLOR_BGR2HSV);//RGB to HSV imshow("hsv", imghsv); Mat mask; inRange(imghsv, Scalar(hmin, smin, vmin), Scalar(hmax, smax, vmax), mask);//filter red color ...
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) ...
色块检测流程展示图3 c. 轮廓筛选 通过轮廓周长和面积剔除掉小色块,这些色块很可能就是提取的正常区域颜色较相似的点。 defscreen_contour(contour):contour_area=cv2.contourArea(contour)ifcontour_area>self.area_limit:returnTruereturnFalsepass_contours=[]forcontourincontours:ifscreent_contour(contour):pass_con...