import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV,H表示色调(度数表示0-180),S表示饱和度(取值0-255),V表示亮度(取值0-255) # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓,轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值,四个值为x, y, w, h, 其中x, y为左上角坐标,w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break
时间: 2023-03-15 15:05:54 浏览: 131
"red": (0, 255, 255),
"green": (85, 255, 128),
"blue": (170, 255, 128) } 你好!我能够理解你正在询问的是如何使用HSV色彩空间来表示不同的颜色。例如,红色的HSV值为(0,255,255),绿色的HSV值为(85,255,128),蓝色的HSV值为(170,255,128)。
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import numpy as np class LinearReg(object): def __init__(self, indim=1, outdim=1):
### 回答1:
self.indim = indim
self.outdim = outdim
self.w = np.zeros((indim, outdim))我们可以使用numpy中的“zeros”方法,将LinearReg类中的权重(w)设置为零向量,以表示输入维度和输出维度。
### 回答2:
import numpy as np
class LinearReg(object):
def __init__(self, indim=1, outdim=1):
# 初始化线性回归模型参数
self.w = np.zeros((outdim, indim)) # 初始化权重参数为零行向量
self.b = np.zeros((outdim, 1)) # 初始化偏置参数为零向量
def forward(self, x):
# 前向传播
y_pred = np.dot(self.w, x) + self.b
return y_pred
def loss(self, y_true, y_pred):
# 计算损失
loss_val = np.mean((y_true - y_pred)**2)
return loss_val
def backward(self, x, y_true, y_pred):
# 反向传播,更新参数
m = x.shape[1] # 样本数量
dw = (-2 / m) * np.dot((y_true - y_pred), x.T) # 计算权重参数偏导数
db = (-2 / m) * np.sum(y_true - y_pred) # 计算偏置参数偏导数
self.w -= dw # 更新权重参数
self.b -= db # 更新偏置参数
def train(self, x, y_true, epochs=100, learning_rate=0.01):
# 训练模型
for epoch in range(epochs):
y_pred = self.forward(x) # 前向传播,得到预测值
loss_val = self.loss(y_true, y_pred) # 计算损失
self.backward(x, y_true, y_pred) # 反向传播,更新参数
# 输出当前训练轮次和对应的损失值
print('Epoch: {}/{}, Loss: {}'.format(epoch+1, epochs, loss_val))
def predict(self, x):
# 对输入样本进行预测
y_pred = self.forward(x)
return y_pred
### 回答3:
`import numpy as np`
`class LinearReg(object):`
这段代码首先导入了numpy库,并将其命名为np。这个库是用来进行科学计算和数据分析的。然后定义了一个类`LinearReg`。类是一种编程方式,用于封装数据和方法,并可以创建类的实例对象。
`def __init__(self, indim=1, outdim=1):`
这个代码段定义了`LinearReg`类的初始化方法`__init__`。这个方法是在创建类的实例对象时自动调用的。在这个方法中,使用`self`关键字来表示类的实例对象。
`self`参数是用来传入实例对象本身的,类中的其他方法可以通过`self`来访问实例对象的属性和方法。`__init__`方法中的`indim=1`和`outdim=1`是定义了两个参数`indim`和`outdim`的默认值,这两个参数分别表示输入维度和输出维度。
该`LinearReg`类的初始化方法是用来初始化类的实例对象的属性和状态。在这个方法中可以完成一些初始化操作,例如设置默认参数值,创建实例对象的属性等。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError # 定义要识别的颜色范围 lower_color = np.array([19, 78, 44]) upper_color = np.array([74, 202, 129]) # 初始化cv_bridge bridge = CvBridge() # 定义回调函数,处理订阅到的图像 def image_callback(msg): # 将ROS图像格式转换为OpenCV图像格式 try: cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, 'bgr8') except CvBridgeError as e: print(e) return # 转换颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围进行二值化 mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color) # 寻找轮廓 _, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) # 忽略面积较小的轮廓 if area < 100: continue # 计算轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原图上绘制外接矩形 cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', cv_image) cv2.waitKey(1) # 初始化节点 rospy.init_node('color_detection') # 订阅摄像头图像 image_sub = rospy.Subscriber('/usb_cam/image_raw', Image, image_callback) # 进入循环 rospy.spin() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 帮我改成检测多种色值的
好的,以下是修改后的代码:
```python
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import rospy
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
# 定义要识别的颜色范围
colors = {
'red': ([0, 50, 50], [10, 255, 255]),
'green': ([36, 25, 25], [86, 255, 255]),
'blue': ([100, 50, 50], [130, 255, 255])
}
# 初始化cv_bridge
bridge = CvBridge()
# 定义回调函数,处理订阅到的图像
def image_callback(msg):
# 将ROS图像格式转换为OpenCV图像格式
try:
cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, 'bgr8')
except CvBridgeError as e:
print(e)
return
# 转换颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 遍历所有颜色范围,进行二值化和轮廓检测
for color_name, color_range in colors.items():
lower_color = np.array(color_range[0])
upper_color = np.array(color_range[1])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)
_, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历轮廓,绘制外接矩形
for contour in contours:
area = cv2.contourArea(contour)
if area < 100:
continue
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('frame', cv_image)
cv2.waitKey(1)
# 初始化节点
rospy.init_node('color_detection')
# 订阅摄像头图像
image_sub = rospy.Subscriber('/usb_cam/image_raw', Image, image_callback)
# 进入循环
rospy.spin()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们定义了一个字典 `colors`,其中包含要识别的多种颜色的范围。然后我们遍历所有颜色范围,进行二值化和轮廓检测,并在原图上绘制外接矩形。