cv2 inrange灰度图_opencv 实现特定颜色线条提取与定位操作

本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位，以此为基础，我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位，或者特定颜色线条的提取与定位

主要步骤:

将RGB图像转化为HSV，H表示色调(度数表示0-180)，S表示饱和度(取值0-255)，V表示亮度(取值0-255)，不同的颜色有着不同的取值范围，一般给出如下：

设定待提取颜色的HSV范围值，然后调用inRange函数实现对颜色空间的提取，该函数会将除目标颜色外的其余颜色为黑色背景，仅保留该颜色为前景

cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

参数解析：

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

二值化

腐蚀与膨胀操作，去除噪点，连接断点

调用findContours函数进行轮廓检测

cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的(不是灰度图)

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])

参数解析

第一个参数是寻找轮廓的图像；

第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种(本文介绍的都是新的cv2接口)：

cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓

cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系

cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。

cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。

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