python-opencv颜色提取分割

最新推荐文章于 2023-12-09 18:51:15 发布

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本文介绍了一种使用Python实现的颜色检测技术，通过设定颜色范围来实现对象检测、跟踪和简单背景分割。具体步骤包括读取图像、定义颜色区间、创建NumPy数组并进行颜色阈值操作，最后展示检测结果。

部署运行你感兴趣的模型镜像

1.用于简单的对象检测、跟踪

2.简单前背景分割

#encoding：utf-8
#黄色检测
import numpy as np
import argparse
import cv2
image = cv2.imread('huang.png')
color = [
    ([0, 70, 70], [100, 255, 255])#黄色范围~这个是我自己试验的范围，可根据实际情况自行调整~注意：数值按[b,g,r]排布
]
#如果color中定义了几种颜色区间，都可以分割出来 
for (lower, upper) in color:
    # 创建NumPy数组
    lower = np.array(lower, dtype = "uint8")#颜色下限
    upper = np.array(upper, dtype = "uint8")#颜色上限

    # 根据阈值找到对应颜色
    mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
    output = cv2.bitwise_and(image, image, mask = mask)

    # 展示图片
    cv2.imshow("images", np.hstack([image, output]))
    cv2.waitKey(0)