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()函数来改变图像的颜色...
在Python中使用OpenCV识别图像中的颜色可以通过以下步骤实现: 1. 导入必要的库和模块: ```python import cv2 import numpy as np ``` 2. 读...
饱和度S:灰度饱和对0,作为灰度图像显示时,较亮区域对应的颜色具有较高的饱和度。如果颜色的饱和度很低,计算得到的色调就不准。 亮度V,为0时,图像就是纯黑。 获取指定颜色 获取RGB色彩空间的颜色值在HSV空间内对应的值。注意,通过其他获得的HSV值还要进一步映射才可以与Opencv 中的HSV值一致。 imgBlue=np.zeros...
在上面的代码中,我们首先定义了HSV颜色空间中红色和蓝色的范围。然后,我们读取一张图像,并将其转换为HSV颜色空间。接着,我们使用cv2.inRange()函数创建了红色和蓝色的掩码。最后,我们使用cv2.bitwise_and()函数将原图像与掩码进行按位与操作,只保留红色或蓝色区域。最后,我们显示原图像、红色图像和蓝色图像。请注意...
pip install opencv-python 2.导入所需的库 import cv2 import numpy as np 3.打开摄像头 ...
要在Python中使用OpenCV库打开摄像头并识别图像中的颜色,可以按照以下步骤进行: 首先,确保已经安装了OpenCV库。如果没有安装,可以使用以下命令来安装: 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: import cv2 # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取图像 ret,...
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...
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) 图像, 现在,选择我们想要检测的颜色,并使用如下所示的HSV颜色贴图获得较低和较高的 HSV 值。在 OpenCV 中,色调的值...
利用OpenCV库将图像转化为灰度图 在OpenCV中，我们可以使用cv2.cvtColor()函数来将彩色图像转化为灰度图。cv2.cvtColor(src, code) -> dst 该函数接受两个参数：原始图像src这个src就是我们使用cv2.imread()读取出来的图像数据。转换的颜色空间code对于灰度图转换，我们将颜色空间参数设置为cv2.COLOR_BGR2GRAY 实例...