ROI = frame[y1:y2, x1:x2].copy() hsv_img = cv2.cvtColor(ROI, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv_1 = np.array([0, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_1 = np.array([40, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 lower_hsv_2 = np.array([140, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_2 = np.array([180, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_1, upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_2, upper_hsv_2) mask = mask1 + mask2 mask = cv2.blur(mask, (3, 3))
时间: 2023-11-23 17:06:19 浏览: 36
这段代码是一个基于HSV颜色空间的图像分割操作,用于提取ROI中特定颜色的物体。首先将ROI部分的图像转换为HSV颜色空间,然后设置两个颜色范围的阈值,分别对应于颜色空间中的两个色相范围。利用这两组阈值,使用cv2.inRange函数分别得到两个二值化的掩模图像,再将这两个图像合并得到最终的掩模图像。最后对掩模图像进行模糊处理,以便更好地消除噪声。
相关问题
hsv_roi = cv2.cvtColor(color_roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
这行代码是将一个彩色图像color_roi转换成HSV色彩空间中的图像hsv_roi。HSV色彩空间由色相(Hue), 饱和度(Saturation)和亮度(Value)三个分量组成,与RGB色彩空间不同,HSV色彩空间更符合人类对颜色的感知。在OpenCV中,可以使用cv2.cvtColor()函数来实现不同颜色空间之间的转换。其中,第一个参数是要转换的图像,第二个参数是源图像的颜色空间,第三个参数是目标图像的颜色空间。
详细解释hsv_roi = cv2.cvtColor(color_roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
这行代码的作用是将BGR(蓝绿红)颜色空间的图像转换为HSV(色相、饱和度、亮度)颜色空间的图像。
具体地说,cv2.cvtColor()函数是OpenCV中用于颜色空间转换的函数之一。它的第一个参数是要转换的图像,第二个参数是要转换到的颜色空间。在这里,我们将BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。
HSV颜色空间中,色相(H)表示颜色的种类,饱和度(S)表示颜色的纯度,亮度(V)表示颜色的明暗程度。因此,将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间可以更好地提取颜色信息,例如对象的颜色范围、对象的颜色分布等。
在这行代码中,color_roi是一个BGR颜色空间的图像,hsv_roi是一个HSV颜色空间的图像。它们可以用于对图像进行颜色分割、特定颜色的物体检测等应用。