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))

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。