vthresh = cv2.inRange(np,array(val),np.array(vmn), np.array(vmx))
时间: 2023-11-12 12:09:12 浏览: 53
根据你的代码,你使用了 OpenCV 中的 `cv2.inRange()` 函数,将值通道 `val` 与 `vmn`、`vmx` 两个阈值进行比较,并生成一个二值图像 `vthresh`。与之前的例子类似,`np.array()` 函数用于将阈值转换为 NumPy 数组的形式,以便与 `val` 通道进行比较。这个操作可以用于根据设定的阈值范围对值通道进行分割或者过滤。
相关问题
浅白的背景中有浅黑色至黑色的烟叶,需要用尽可能小的红色长方形把图片中的烟叶在原图像框出来,给我MATLAB完整代码
以下是MATLAB代码,使用了基于HSV颜色空间的阈值分割方法来提取烟叶区域:
```matlab
% 读入图片
img = imread('smoke.jpg');
% 将RGB图像转换为HSV颜色空间
hsvImg = rgb2hsv(img);
% 提取烟叶区域
hThresh = 0.1; % Hue分量的阈值
sThresh = 0.5; % Saturation分量的阈值
vThresh = 0.3; % Value分量的阈值
mask = (hsvImg(:,:,1) < hThresh) & (hsvImg(:,:,2) > sThresh) & (hsvImg(:,:,3) > vThresh);
% 使用形态学操作来去除小的噪声点
se = strel('disk', 5);
mask = imopen(mask, se);
% 在原图像上标出烟叶区域
labeledImg = bwlabel(mask);
props = regionprops(labeledImg, 'BoundingBox');
figure;
imshow(img);
hold on;
for i = 1:length(props)
rectangle('Position', props(i).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
hold off;
```
上述代码中,我们首先将RGB图像转换为HSV颜色空间,然后根据Hue、Saturation和Value分量的阈值来提取烟叶区域。接着,我们使用形态学操作(这里使用了开运算)来去除小的噪声点,最后在原图像上标出烟叶区域。