颜色分类和区域面积计算使用 OpenCV

最新推荐文章于 2025-04-27 21:43:15 发布
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文章标签： 分类 opencv 数据挖掘
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本文介绍了如何利用OpenCV库进行颜色分类和计算图像区域面积。通过将图像从BGR颜色空间转换为HSV空间，定义颜色范围，创建掩膜，执行形态学操作，检测并计算轮廓面积，实现对特定颜色区域的识别和处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在计算机视觉和图像处理领域中，OpenCV 是一个广泛使用的开源库，它提供了一系列强大的函数和工具，用于处理图像和视频数据。本文将介绍如何使用 OpenCV 对图像进行颜色分类，并计算每个区域的面积。

首先，我们需要安装 OpenCV 并导入所需的库：

import cv2
import numpy as np

接下来，我们将加载一张待处理的图像。假设我们有一张名为 “image.jpg” 的图像，你可以根据自己的需要替换为其他图像的路径：

image = cv2.imread("image.jpg")

在图像处理中，我们通常需要将图像从 BGR（蓝绿红

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使用Python和OpenCV进行轮廓提取和轮廓区域面积计算
WzisTypescript的博客
09-22 527
其中一个功能是轮廓提取，它可以识别图像中的边界，并将其表示为一系列的点。在本文中，我们将使用Python和OpenCV来实现轮廓提取，并计算轮廓区域的面积。这就是使用Python和OpenCV进行轮廓提取和轮廓区域面积计算的简单示例。通过使用OpenCV的强大功能，我们可以轻松地在图像中找到轮廓并计算其面积，这对于许多计算机视觉任务非常有用。函数，我们可以查找图像中的轮廓。运行代码后，我们将得到输出结果，显示每个轮廓的面积，并在原始图像上绘制了轮廓。它接受一个轮廓作为输入，并返回轮廓的面积。
opencv下使用SVM进行简单颜色分类
ZaiYxx的博客
01-31 4816
在opencv下有个SVM的例子，我把那个例子改了改，试试能否对颜色进行分类，下面我给出代码！ #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char *argv[]) { float labels[6]={1.0, 1.0, 1.0
基于openCV的识别特定颜色区域
06-30
通过编程识别特定的颜色区域，并进行圈定。
OpenCV彩色图像分割
最新发布
brucexia的专栏
04-27 1183
HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用比较广泛，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H, Hue）、饱和度（S, Saturation）、明度（V, Value）。饱和度高，颜色则深而艳。对于单通道图像，如果一幅灰度图像的某个像素的灰度值在指定的高、低阈值范围之内，则在dst图像中令该像素值为255，否则令其为0，这样就生成了一幅二值化的输出图像。HSV（Hue、Saturation、Value的首字母，分别表示颜色的色相、饱和度、强度）色彩空间是一种类似于RGB的颜色表示方式。
Python OpenCV按照色彩面积识别
qq_34677276的博客
12-09 4178
Python OpenCV按照色彩面积识别
VS2010、opencv对多种颜色识别，找出其轮廓面积最大的一种颜色
09-12
opencv在VS2010平台下运行，可以对多种颜色识别，找出颜色轮廓面积最大的颜色，也可根据颜色所对应的位置，输出其左右位置信息。在上传代码之前运行再运行了一遍，可以使用，希望对各位学习者有帮助~~
OpenCV识别指定颜色（黑、灰、白、红、橙、黄、绿、青、蓝、紫）
热门推荐
IT1995的博客
10-15 5万+
根据HSV色域的特点，进行识别，关于HSV色域，请看这篇博文 https://blog.youkuaiyun.com/qq78442761/article/details/82805610   素材如下： 运行截图如下： 源码如下： #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #includ...
颜色分类leetcode-day-night-classifier:使用OpenCV通过图像处理对昼夜图像进行分类
07-06
颜色分类leetcode 日夜图像分类器 该存储库包含使用 OpenCV 和零机器学习通过图像处理实现的昼夜图像分类。 先决条件 该项目是使用 python 3.6.7 和以下包开发的。 不需要 GPU。 numpy==1.16.4 熊猫==0.24.2 seaborn==0.9.0 matplotlib==3.0.3 opencv-python jupyterlab 使用pip安装： pip install -r requirements.txt 数据集 白天/黑夜图像数据集由 200 张 RGB 彩色图像组成，分为白天和黑夜两类。 每个示例的数量相同：100 张白天图像和 100 张夜间图像。 这将为我们提供一个平衡的数据集。 注意：所有图片均来自（许多户外场景档案）。 方法 第 1 步：加载数据集并可视化 可视化数据集可以让我们了解数据。 我们试图找到一些显着特征：白天图像通常比夜晚图像亮得多。 夜间图像也有这些非常明亮的小点，因此整个图像的亮度变化比白天图像大得多。 白天图像中有更多的灰色/蓝色调色板。 第 2 步：预处理数据 所有输入数据应采用一致的形式。 我们将所有图像调整
opencv 查找连通区域 最大面积实例
09-16
总结来说，这个实例展示了如何使用OpenCV的`findContours`和`contourArea`等函数来寻找和分析图像中的连通区域，特别是找出最大面积的区域，这对于图像分割和对象识别等应用非常有用。同时，也介绍了另一种方法`...
opencv 去除面积小的区域
05-24
以下是如何使用 OpenCV 实现去除面积小的区域的基本步骤： 1. **读取图像**：首先，我们需要读取二值图像。可以使用 `imread` 函数，但由于是二值图像，需要设置读取模式为 `IMREAD_GRAYSCALE` 或 `0`。 2. **找到...
Python opencv 根据HSV实现简单的颜色分类
乐亦亦乐的博客
04-03 3874
# hsv_color_picker """ import cv2 import numpy as np def nothing(x): pass cv2.namedWindow("frame") cv2.createTrackbar("H","frame",0,179,nothing) cv2.createTrackbar("S","frame",255,255,nothing) cv2.createTrackbar("V","frame",255,255,nothing) img_hsv.
opencv视频特定颜色区域识别
01-22
opencv视频特定颜色区域识别;要开摄像头；要图片的可以截图。
opencv颜色区分的代码
03-14
opencv利用HSV实现颜色分割
使用OpenCV中的色彩空间进行颜色分割
图像算法Imalg的博客
09-26 1万+
在本教程中，我们将学习Computer Vision中使用的流行色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。 1975年，匈牙利专利HU170062引入了一种难题，在43,252,003,274,489,856,000（43亿亿）种可能性中，只有一种正确的解决方案。到2009年1月，这项被称为“魔方”的发明席卷全球，销量超过3.5亿。 因此，有位同学又建立基于计算机视觉的自...
OpenCV利用HSV颜色区间分离不同物体
dejahu的博客
12-23 1522
很多时候，不需要过于依赖AI，通过传统的图像检测算法也能达到良好的效果，比如今天就通过HSV颜色通道的形式来进行分离，这在工业场景中是非常实用的。
Opencv各个颜色空间、用途（颜色通道分割与合并）
weixin_49321128的博客
04-03 780
OpenCV中提供了多种颜色空间，每种颜色空间都有其特定的用途。以下是一些常见的颜色空间及其用途：BGR颜色空间：BGR颜色空间是一种与计算机显示器显示的颜色相同的颜色空间。它由蓝色、绿色和红色通道组成，通常用于图像处理和计算机视觉任务中。RGB颜色空间：RGB颜色空间是由红色、绿色和蓝色通道组成的颜色空间。它是计算机显示器显示颜色的标准颜色空间，也是许多图像处理和计算机视觉算法的输入颜色空间。HSV颜色空间：HSV颜色空间是一种基于色度、饱和度和亮度的颜色表示方法。
使用 OpenCV 的 inRange 函数进行颜色分割
weixin_74075792的博客
07-12 1944
inRange是 OpenCV 库中的一个函数，用于检查图像像素值是否在指定的范围内，并生成一个二值图像。这个函数常用于颜色分割和阈值处理。
RGB颜色空间的拆分 - 使用 OpenCV split 以及数组
m0_50614038的博客
04-01 2113
如果是针对白底的图片，这样的显示方式通常都达不到想要的效果，如底下代码所示，因为白底会导致整个单一通道的显示呈现单一通道的底色，这样反而不容易凸显出目标物。此外，人类眼中的红蓝绿，常常是混合的结果，所以，如果要单独找出红蓝绿颜色，通常是使用 HSV 的颜色空间。将彩色图片依照BGR通道来分割，以下示例将上面生成的 diy.jpg 图片的每一个通道单独显示一张图片，从显示的顺序可以发现，通道依序是红(0)、绿(1)、蓝(2)。图 1. 显示 BGR 与 RGB(A) 格式的差异，右手边的图形配色才是正确的。
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