1.调用摄像头、导入视频或读入照片 2.找出所需颜色对应的HSV阈值 3.找出二值化后的图片中的特征点并进行画框 完整代码 函数详解 findContours()函数 minAreaRect()函数 颜色识别实现过程 1.调用摄像头...
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...
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...
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") cv2.resizeWindow("TarckBars",640,240) cv2.createTrackbar("Hue Min", "Tarck...
2.1 标记图像中的颜色 该项目的第一步是创建一个Python类,该类可用于用其关联的颜色标记图像中的形状。 为此,我们在colorlabeler.py文件中定义一个名为ColorLabeler的类: # import the necessary packages from scipy.spatial import distance as dist
py。按q退出，或在终端ctrl+c退出。好像“python3”不行，所以在这里用的是“python”，即python2。执行效果：弹出摄像头的取景框，当红色物体进入视野会被圈起来，当红色物体移动会画出轨迹线。6 这里再次感谢一次开源的牛人（不知道是谁...），但既然开源肯定有奉献精神嘛！我所做的就是希望新手少走弯路。
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) ...
OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能(这点类似threshold()函数),更关键的是可以同时针对多通道进行操作,使用起来非常方便!主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色(255),而不在阈值区间内的像素值设置为黑色(0),该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。函数原型(C++): ...
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...
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 ...