importorg.opencv.core.*;importorg.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;importorg.opencv.imgproc.Imgproc;publicclassBlueBackgroundDetector{// HSV范围privatestaticfinalScalarLOWER_BLUE=newScalar(100,150,0);// 低阈值privatestaticfinalScalarUPPER_BLUE=newScalar(140,255,255);// 高阈值publicstaticvoidmain(String[...
#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),target(0,0,0){}//另一种构造函数,使用目标颜色和颜色距离作为参数ColorDetector(uchar blue,uchar...
我们还将创建一个新文件colorlabeler.py,该文件将使用颜色的文本标签标记图像区域。 最后,将使用detect_color.py驱动程序脚本将所有片段粘合在一起。 在继续阅读本文之前,请确保已在系统上安装了imutils Python软件包: $ pip install imutils 1. 在本课程的其余部分中,我们将在该库中使用各种功能。 2.1 标记图像中...
hsv_color = cv.cvtColor() 代码详细 importcv2ascvimportnumpyasnp# 掩膜获得函数defmask_range(bgr_img):""" 掩膜获得函数 :return: 三个颜色的mask b, g, r """# BGR 颜色空间hsv_img = cv.cvtColor(bgr_img, cv.COLOR_BGR2HSV) green_color = np.uint8([[[144,193,65]]]) blue_color = ...
本设计中红绿灯检测程序主要有detectColor.py文件和TLState.py两个文件。 在detectColor.py文件中主要是检测被TLState.py分割出来的灯的颜色,首先利用OpenCV中的cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)函数,将图片从BGR格式转换为HSV格式。之后利用cv2.inRange()函数设阈值,去除背景部分,再进行中值滤...
Blue 75-130 Violet 130-160 Red 160-179 OpenCV实现 首先我们读取一张图片或从视频读取一帧图像,用下面的函数转为HSV模型。 cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); 然后我们对彩色图像做直方图均衡化 //因为我们读取的是彩色图,直方图均衡化需要在HSV空间做 ...
color = np.uint8([[[blue, green, red]]])hsv_color = cv2.cvtColor(color, cv2.COLOR_BGR2HSV)hue = hsv_color[0][0][0] print("Lower bound is :"),print("[" + str(hue-10) + ", 100, 100]\n")print("Upper bound is :"...
A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这里为矩阵开辟内存 Mat B(A); // 使用拷贝构造函数 C = A; // 赋值运算符 Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle Mat E = A(Range:all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries ...
elifcolor ==3:detect_color ='blue' else:detect_color ='None' ## cv2.putText(img, "Color: " + detect_color, (10, img.shape[0] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.65, detect_color, 2)returnimg if__name__ =='__main__':cap =...
首先,让我们使用之前使用的“object_detect_LED”代码并修改它以打印已创建对象的x,y坐标。 从我的GitHub下载代码:objectDetectCoord.py 代码的“核心”是我们找到对象并在其上绘制一个圆圈的部分,其中心有一个红点。 # only proceed if the radius meets a minimum size ...