python-opencv-cv2.inRange函数()函数详解

最新推荐文章于 2025-03-17 16:42:40 发布
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分类专栏： python-opencv库 文章标签： python opencv 开发语言
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1.inRange函数()函数参数

cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

参数描述
hsv指的是原图
lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值，图像值变为0(黑)
upper_red指的是图像中高于这个upper_red的值，图像值变为0(黑)
lower_red～upper_red在lower_red～upper_red之间的值变成255(白)

2.例子说明

使用OpenCV-Python进行图像处理：使用inRange函数筛选图像中的指定颜色对象案例
TechBurst的博客
09-07 216
其中，inRange函数是一种常用的方法，可以用于在图像中筛选出指定颜色范围内的对象。通过运行上述代码，您将能够使用OpenCV-Python的inRange函数来筛选出图像中的指定颜色对象。inRange函数将对图像中的每个像素进行检查，并将位于颜色范围内的像素设置为白色（255），不在范围内的像素设置为黑色（0）。上述代码中，cv2.imshow函数用于显示图像，cv2.waitKey(0)用于等待键盘输入，cv2.destroyAllWindows()用于关闭显示窗口。接下来，读取要处理的图像。
【opencv-python】 cv2.inRange(...)指定ROI区域
jn10010537的博客
01-24 1547
这里写目录标题一级目录二级目录三级目录mask -> 1 channelcv2.imshow('Display', mask)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 一级目录 二级目录 三级目录 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
关于python中cv2.inRange函数参数的分析
weixin_40071463的博客
09-03 9950
这篇文章主要是想搞清楚限定值的参数lowerbarray和upperbarray的详细设定文章最后得出结论限定值的三个参数为[B, G, R]对应颜色的数值
opencv函数用法说明（python）
最新发布
lz_逸尘9的博客
03-17 739
简而言之就是cv2.findContours是一个寻找轮廓的函数，输入图像为二值图像，然后当参数设为轮廓检索模式的时候，意味着检索所有的轮廓，但是不建立层级关系，调用该函数之后，返回图像中检测物体的轮廓和层级信息，这里是轮廓检索模式，所以层级信息为-1。例如，若半径设为5，则圆的直径是10像素。内容：描述轮廓之间的层级关系（如父子轮廓），但在RETR_LIST模式下，所有层级关系均为-1（无关联）。​饱和度（S）和亮度（V）​：需排除低饱和度（灰色）或低亮度（暗色）区域，保留鲜艳的红色。
python-opencv中的cv2.inRange函数
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hjxu2016的博客
09-04 9万+
就是将低于lower_red和高于upper_red的部分分别变成0，lower_red～upper_red之间的值变成255。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。本次目标是将一副图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间，颜色去除白色背景部分。而在lower_red～upper_red之间的值变成255。具体就调用了cv2的两个函数，一个是rgb转hsv的函数。
cv2.inRange函数
MrLQD
04-24 2万+
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 img_cv2 = cv2.imread(img_file) hsv = cv2.cv...
python in range函数_python-opencv中的cv2.inRange函数
weixin_39735247的博客
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本次目标是将一副图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间，颜色去除白色背景部分具体就调用了cv2的两个函数，一个是rgb转hsv的函数具体用法hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)然后利用cv2.inRange函数设阈值，去除背景部分mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #lower20...
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1、cv2.adaptiveThreshold()，自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，通过规定一个区域大小，比较处理像素点与区域大小里面像素点的平均值—阈值（或者其他特征）的大小关系确定这个像素点是属于黑或者白（如果是二值情况）。 dst = cv2.adaptiveThreshold(src, maxval, thresh_type, type, Block Size, C) 返回值...
四十分钟带你玩儿转Python-OpenCV（一）
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OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
python中opencv中inrange用法_cv2.inRange() 方法 -- opencv
weixin_39734399的博客
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cv2.inRange(src, lower_red, upper_red[, dst])介于 lower/upper 之间的为白色，其余黑色函数很简单，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_...
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ssw09141324的专栏
06-30 6273
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studyvcmfc的专栏
02-21 5235
https://blog.csdn.net/hjxu2016/article/details/77834599
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weixin_45335726的博客
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定义 cv2.inRange(image,lower,high) 用法 image:原图像 lower:图像中低于这个lower_red的值，值变为0 upper:图像中高于这个upper_red的值，值变为0 而在lower_red～upper_red之间的值变成255 示例 hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([20, 20, 20]) upper_red =
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这个函数的参数有三个 第一个参数：hue_image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 用来提取票据的印章 import cv2 import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.inf) #当数组元素比较多的时候，如果输出该数组
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该函数设置像素阀值，过滤掉背景部分 函数原型 dst = cv.inRange( src, lowerb, upperb[, dst] ) 参数说明： src：原图 lowerb：最低阀值，像素最小值（0-255），维度 1-3 upperb： 最高阀值，像素最大值（0-255），维度 1-3 该函数将图像每一个像素点跟阀值做比较，像素点在两个阀值之间的，为255， 大于最大阀值，小于最小阀值都...
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本次目标是将一副图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间，颜色去除白色背景部分具体就调用了cv2的两个函数，一个是rgb转hsv的函数具体用法hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)然后利用cv2.inRange函数设阈值，去除背景部分mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #lower20...
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参考 img = cv2.imread(‘girl.jpg’,1) hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 我理解是像素值 lower_bound = np.array([0,0,50]) upper_bound = np.array([255,255,150]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_bound, upper_b...
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09-04
以下是Python中使用OpenCV库实现cv2.adaptiveThreshold()函数的源代码： ``` import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.png', 0) # 设置阈值和阈值类型 max_value = 255 adaptive_method = cv2.ADAPTIVE_...
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