（信号灯七）综合版本-使用HSV颜色空间将类绿色、红色和黄色区域分别二值化

最新推荐文章于 2022-04-21 23:19:01 发布

菜园子找青虫

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分类专栏：信号灯

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该博客介绍了如何使用HSV颜色空间对交通信号灯的绿色、红色和黄色区域进行二值化处理，包括构建代码、执行步骤和最终显示及解析结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

构建代码

import numpy as np
import collections
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time

#定义字典存放颜色分量上下限
#例如：{颜色: [min分量, max分量]}
#{'red': [array([160, 43, 46]), array([179, 255, 255])]}
"""
0是黑色 255是白色
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #lower20===>0,upper200==>0,
函数很简单，参数有三个
第一个参数：hsv指的是原图

第二个参数：lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值，图像值变为0
第三个参数：upper_red指的是图像中高于这个upper_red的值，图像值变为0

而在lower_red～upper_red之间的值变成255
"""  
def get_ColorList():
    dict = collections.defaultdict(list)
   
    # 红色1
    lower_red = np.array([0, 69, 165])
    upper_red = np.array([10, 255, 255])
    color_list = []
    color_list.append(lower_red)
    color_list.append(upper_red)
    dict['red1'] = color_list
    
    # 红色2
    lower_red = np.array([125, 49, 138])
    upper_red = np.array([180, 255, 255])
    color_list = []
    color_list.append(lower_red)
    color_list.append(upper_red)
    dict['red2']=color_list
  
    # 橙
    lower_red = np.array([11, 81, 148])
    upper_red = np.array(