为什么Core.inRange里面的HSV范围和openmv里面的不一样

Core.inRange函数是OpenCV库中的一个函数，用于在给定范围内提取图像中的像素值。HSV范围是指在HSV颜色空间中定义的范围，用于指定要提取的颜色范围。

而OpenMV是一个基于MicroPython的嵌入式计算机视觉平台，它使用自己的图像处理库和算法。该平台可能使用不同的颜色空间或算法来处理图像，并且对于特定的应用场景可能有不同的默认参数。

因此，Core.inRange函数和OpenMV中的图像处理函数可能使用不同的HSV范围，这取决于库的实现和算法选择。如果你在使用这两个库时遇到了不一致之处，你可以查看它们的文档或源代码，以了解其具体实现和参数设置。

相关问题

Core.inRange(hsvImage, lowerRed, upperRed, mask1); Core.inRange(hsvImage, lowerRed2, upperRed2, mask2); 黑色颜色

如果想要提取黑色颜色，可以使用以下代码：

Scalar lowerBlack = new Scalar(0, 0, 0); // 黑色的下限
Scalar upperBlack = new Scalar(180, 255, 30); // 黑色的上限
Mat mask = new Mat();
Core.inRange(hsvImage, lowerBlack, upperBlack, mask); // 提取黑色颜色

其中，`lowerBlack` 和 `upperBlack` 分别表示黑色的下限和上限，`mask` 表示提取出的黑色区域的掩码图像。

mask_white = cv2.inRange(hsv_box_region, lower_white, upper_white) mask_gray = cv2.inRange(hsv_box_region, lower_gray, upper_gray)

`cv2.inRange()` 是OpenCV库中的一个函数，用于从图像中创建一个新的掩码，该掩码表示原始图像中特定颜色范围的像素。在这个上下文中，`hsv_box_region` 可能是一个HSV（色度-饱和度-亮度）色彩空间中的区域，而 `lower_white` 和 `upper_white` 是白色颜色的下限和上限边界，`lower_gray` 和 `upper_gray` 则是灰色颜色的相应边界。

示例代码演示了如何应用这个函数来区分白色和灰色区域：

# 假设hsv_box_region已经计算并存储了感兴趣的HSV区域
lower_white = (0, 0, 200)  # 白色的HSV下限
upper_white = (179, 255, 255)  # 白色的HSV上限

lower_gray = (0, 0, 0)  # 灰色的HSV下限
upper_gray = (179, 255, 180)  # 灰色的HSV上限

mask_white = cv2.inRange(hsv_box_region, lower_white, upper_white)  # 生成白色部分的掩码
mask_gray = cv2.inRange(hsv_box_region, lower_gray, upper_gray)  # 生成灰色部分的掩码

cv2.imshow('White Mask', mask_white)  # 显示白色掩码
cv2.imshow('Gray Mask', mask_gray)  # 显示灰色掩码
cv2.waitKey(0)  # 等待按键

这段代码会创建两个掩码，一个是白色像素的，另一个是灰色像素的。你可以根据实际需求选择展示或进一步处理这些掩码。