如何使用 OpenCV Python 檢測(cè)顏色

點(diǎn)擊上方“小白學(xué)視覺(jué)”，選擇加"星標(biāo)"或“置頂”

重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)

在這篇文章中，我們將看到如何使用 Python 中的 OpenCV 模塊檢測(cè)顏色，進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域的第一步就是安裝下面提到的模塊。

pip install opencv-pythonpip install numpy

然后，導(dǎo)入模塊。讀取圖像并使用 OpenCV 模塊中的 cvtColor()?函數(shù)將BGR圖像轉(zhuǎn)換為 HSV (色調(diào)、飽和度、值) 圖像，

現(xiàn)在，選擇我們想要檢測(cè)的顏色，并使用如下所示的HSV顏色貼圖獲得較低和較高的 HSV 值。在 OpenCV 中，色調(diào)的值從0到180，飽和度的值從0到255。因此，OpenCV 使用的 HSV 值范圍在 (0–180, 0–255, 0–255) 之間。

H 根據(jù) x 軸取值，S 根據(jù) y 軸取值，V 始終在 (20-255) 之間的范圍內(nèi)取值。使用 HSV 值，我們需要使用 OpenCV 模塊中的 inRange() 函數(shù)找到掩碼并將其分配給變量（掩碼）。使用 bitwise_and() 函數(shù)，我們可以通過(guò)將 BGR 圖像作為第一個(gè)和第二個(gè)參數(shù)傳遞來(lái)獲取我們選擇的檢測(cè)到的彩色圖像，第三個(gè)參數(shù)將作為掩碼并將其分配給變量 (detected_img)。

Detected_img 將是程序的最終輸出，并使用 OpenCV 模塊中的 imshow()函數(shù)顯示。

在我們的例子中，我們將檢測(cè)輸入圖像的紅色和綠色，下面的代碼將只檢測(cè)紅色和綠色。

用作輸入的圖像：

整個(gè)程序：

輸出圖像：

輸出圖像

交流群

歡迎加入公眾號(hào)讀者群一起和同行交流，目前有SLAM、三維視覺(jué)、傳感器、自動(dòng)駕駛、計(jì)算攝影、檢測(cè)、分割、識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競(jìng)賽等微信群（以后會(huì)逐漸細(xì)分），請(qǐng)掃描下面微信號(hào)加群，備注：”昵稱+學(xué)校/公司+研究方向“，例如：”張三?+?上海交大?+?視覺(jué)SLAM“。請(qǐng)按照格式備注，否則不予通過(guò)。添加成功后會(huì)根據(jù)研究方向邀請(qǐng)進(jìn)入相關(guān)微信群。請(qǐng)勿在群內(nèi)發(fā)送廣告，否則會(huì)請(qǐng)出群，謝謝理解~