CV绿色的上限和下限

最新推荐文章于 2024-09-11 18:31:59 发布
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分类专栏： Python CV
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绿色的下限

lower_green=np.array([0,180,0])

绿色的上限

upper_green=np.array([100,255,100])

计算机视觉库OpenCV和ROS[Python]
kirsten111111的博客
03-17 8042
计算机视觉库OpenCV和ROS[Python] 我们在这里真正感兴趣的是相机拍摄的RGB图像，因此本周我们将使用的关键主题是： 1.使用一系列ROS工具来查询ROS网络上的摄像头图像主题，并查看流式传输给他们的图像。 2.使用计算机视觉库OpenCV和ROS，获取相机图像并实时处理。 3.应用过滤过程来隔离图像中感兴趣的对象。 4.开发目标检测节点，并利用这些过程产生的信息来控制机器人的位置。 5.使用摄像头数据作为反馈信号，通过比例控制实现线路跟随行为。 对此运行rostopic info以识别消息类型
计算机视觉+深度学习面试笔试题整理
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-25 2082
讲解BN之前，我们需要了解BN是怎么被提出的。在机器学习领域，数据分布是很重要的概念。如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像上finetune再测试，效果应该不好）。对于神经网络来说，如果每一层的数据分布都不一样，后一层的网络则需要去学习适应前一层的数据分布，这相当于去做了domain的adaptation，无疑增加了训练难度，尤其是网络越来越深的情况。 实际上，确实如此，不同层的输出的分布是有差
常用颜色大全---RGB值及中英文名称
我的地盘—我做主
05-08 4614
■■■■■ #DC143C Crimson 深红/猩红 ■■■■■ #FFF0F5 LavenderBlush 淡紫红 ■■■■■ #DB7093 PaleVioletRed 弱紫罗兰红 ■■■■■ #FF69B4 HotPink 热情的粉红 ■■■■■ #FF1493 DeepPink 深粉红 ■■■■■ #C71585 MediumVioletRed 中紫罗兰红 ...
红绿蓝三色阈值，比赛
lmf666的博客
09-22 3236
thresholds = [(0, 100, 7, 127, -128, 127), # generic_red_thresholds (0, 100, -128, -28, -128, 127), # generic_green_thresholds (14, 87, -83, 127, -113, -14] # gen
关于HSL和HSV颜色空间的详细论述
weixin_33812433的博客
05-10 7263
      目前在计算机视觉领域存在着较多类型的颜色空间(color space)。HSL和HSV是两种最常见的圆柱坐标表示的颜色模型，它重新影射了RGB模型，从而能够视觉上比RGB模型更具有视觉直观性。 HSV颜色空间      HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1，G=1，B...
50行Python代码实现视频中物体颜色识别和跟踪(1)
2401_83816970的博客
04-07 351
目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。import cv2lower_green = np.array([35, 110, 106]) # 绿色范围低阈值upper_green = np.array([77, 255, 255]) # 绿色范围高阈值。
50行Python代码实现视频中物体颜色识别和跟踪
最新发布
2401_86454776的博客
09-11 558
目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。import cv2lower_green = np.array([35, 110, 106]) # 绿色范围低阈值upper_green = np.array([77, 255, 255]) # 绿色范围高阈值。
# 使用PSO优化SVM参数 lb = [0.1, 0.001] # 参数下限 ub = [100, 1] # 参数上限
06-02
5. 定义PSO算法的参数（如粒子数量，迭代次数等）以及搜索空间（即参数下限和上限）。 6. 运行PSO算法，并使用优化后的SVM参数对测试集进行预测。 以下是示例代码（假设您已经导入必要的库和准备了数据集）： ```...
图像分割 计算机视觉和模式识别
qq_44961808的博客
03-30 4707
选择任意图片，分别采用以下技术进行图像分割Image Segmentation 1. 通过filter bank提取的纹理特征进行图像分割 2. 结合像素值与坐标的k-means聚类，进行图像分割 3. 结合像素值与坐标的mean shift聚类，进行图像分割 4. 通过graph partition图分割的方式进行图像分割
Pycharm Python Opencv从0开始学习图像处理之图像灰度化和图像阈值(2)
m0_55778681的博客
04-15 679
阈值： 通俗说阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。 用图片表示会更加直观： 红与绿，绿与蓝的交界处的那个点，就叫阈值 一旦越过去就变成了另一种颜色 了解什么是阈值为后面做铺垫 现在我们可以做一个最简单的图像处理 图像灰度化： x1=cv2.imread("x2",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #x1：输出图的名称 #x2：输入图的名称 #cv2.IMREAD_GRAYSCALE：将读取的图片灰度化指令 那么完整的简单读取灰度图的代码就可以写出来了 import cv2
竞赛技巧之机器视觉入门
InetGeek的博客
03-09 1128
前言 [scode type=“green”]第一次接触机器视觉已经是很久之前的事情了，但当时学的东西也只是皮毛。这篇文章是和高年级组队参加星火杯时写的代码。其实从真正意义上来说，这次本应该没有资格来发这篇推送的(因为我们自己准备时间晚导致比赛时电控的代码还没写完)，但还是想和大家分享一下自己的所学所得(希望各位大佬多多指教)：[/scode] 概述 本次所要实现的功能是多颜色识别。用到的机器视觉物块是openMV它是入门级机器视觉模块，特点是简单易用，可移植性强。本次所用的语言是python（pytho
matlab——红绿灯颜色及数字识别（一）
foxisantu的博客
07-18 1万+
实验总结：红绿灯颜色以及数字识别（一）：颜色识别 一、知识背景 颜色空间：通常拍摄的图像是RGB颜色空间，图片的像素点是由R、G、B分量来表示肉眼所看到的颜色。比如：红色为（255，0，0），黄色为（255，255，0），查找颜色对应的RGB值可查阅相关资料。（个人jio得阔以理解为色彩由红绿蓝三种颜色调和） 这里附上一个链接： 常用颜色的RGB值. 进行红绿灯识别时，需要转换到HSV空间：H（色调）、S（饱和度）、V（亮度）来进行信号灯识别。（个人认为转到HSV空间更便于由亮度对信号灯区域进行识别） 二、
怎么通过hsv定位到不同的颜色，并且画圆
zyh960的博客
11-16 1万+
怎么通过hsv定位到不同的颜色，并且画圆 首先我们先通过OpenCV来获取当前图片，从而获取到它们的hsv阈值 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FkbVd2CR-1605513292368)(D:\photo\t0LyqS.jpg)] import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt cap = cv2.VideoCapture(0) while(1): # 获得图片
基于openMV的颜色识别
热门推荐
CL的博客
05-02 2万+
基于openMV的颜色识别 openMV简介 OpenMV是一个可编程的摄像头，通过Python语言可实现你想要的逻辑。而且摄像头本身也内置了一些图像处理的算法，使用起来也更加的方便，仅需要写一些简单的Python代码，即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。在此，我们通过OpenMV实现了颜色识别。 颜色识别理论方法 首先研究分析OpenMV的颜色块识别与测距系统的实现，然后对摄像头识别到的物体颜色进行提取与分析。为了排除背景颜色与目标颜色相近程度、光照强度、颜色块与镜头的距离改变而引起的误差和错误分析，我
常用RGB颜色表
CV_2013的专栏
06-20 2005
常用RGB颜色表                                       R G B 值   R G B 值   R G B 值 黑色 0 0 0 #000000 黄
Python OpenCV4趣味应用系列——颜色物体实时检测！
PythonJavaPHP的博客
11-20 839
今天，我们来实现一个视频实时检测颜色物体的小实例，视频中主要有三个颜色物体，我们只检测红色和绿色的球状物体，如下图所示： 第一步需要打开视频(或者摄像头）： cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 打开视频文件# cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开USB摄像头 然后需要循环取帧，进行颜色物体检测。检测颜色物...
opencv-python车牌颜色判断
Aiden_yan的博客
07-04 4325
在截取出车牌区域之后，我们需要判断车牌是什么颜色。 我的思路是：根据不同颜色的hsv阈值取掩膜，掩膜得到的白色像素值最大的就是对应的颜色。 取hsv颜色的阈值参考我之前的博客：Opencv+python打开摄像头或对图片拖动滑动条取颜色阈值 主要区分3种颜色的车牌：蓝色、黄色和绿色。 得到的阈值如下： lower_blue = np.array([100, 43, 46]) upper_blue = np.array([124, 255, 255]) lower_yellow = np.array([15
STL源码学习----lower_bound和upper_bound算法
weixin_33860528的博客
05-21 347
  　　STL中的每个算法都非常精妙，接下来的几天我想集中学习一下STL中的算法。 　　ForwardIter lower_bound(ForwardIter first, ForwardIter last,const _Tp& val)算法返回一个非递减序列[first, last)中的第一个大于等于值val的位置。      ForwardIter upper_bound(Forw...
利用opencv-python对绿色植物的颜色进行提取
wangjian9988888的博客
03-27 5631
import cv2 import numpy as np if __name__ == '__main__': img1=cv2.imread('./IMG_2672.jpg') #读取图片 img2=cv2.cvtColor(img1,code= cv2.COLOR_BGR2HSV)#将图片转换成HSV # 定义绿色的颜色范围（通过查表可知） lower_green = np.array([35,43,46]) upper_green = np.ar...
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