opencv hsv的红色和蓝色范围

可以使用下面的代码来定义红色和蓝色的HSV范围：

红色范围：

lower_red = np.array([0,50,50])
upper_red = np.array([10,255,255])

lower_red2 = np.array([170,50,50])
upper_red2 = np.array([180,255,255])

red_range = [lower_red, upper_red, lower_red2, upper_red2]

蓝色范围：

lower_blue = np.array([110,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])

blue_range = [lower_blue, upper_blue]

相关问题

在opencv hsv颜色空间中 hsv的取整范围

在OpenCV中，HSV颜色空间的取值范围如下：

H（色调）：0-179
S（饱和度）：0-255
V（亮度）：0-255

这些值可以用OpenCV函数cv::Scalar来表示，例如：

cv::Scalar(0, 0, 0)表示黑色（H=0，S=0，V=0）
cv::Scalar(0, 255, 255)表示红色（H=0，S=255，V=255）
cv::Scalar(60, 255, 255)表示黄色（H=60，S=255，V=255）
cv::Scalar(120, 255, 255)表示绿色（H=120，S=255，V=255）
cv::Scalar(180, 255, 255)表示蓝色（H=180，S=255，V=255）

opencv颜色识别hsv

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。HSV（Hue, Saturation, Value）是一种颜色空间，它将颜色的属性分为色调、饱和度和亮度三个维度。

在OpenCV中，可以使用HSV颜色空间进行颜色识别。HSV颜色空间相对于RGB颜色空间更加直观，更适合进行颜色识别和分析。HSV颜色空间的三个分量具体含义如下：

1. 色调（Hue）：表示颜色的种类，取值范围为0到360度。例如，红色的色调值约为0度，绿色约为120度，蓝色约为240度。

2. 饱和度（Saturation）：表示颜色的纯度或者饱和度，取值范围为0到1。0表示灰度色，1表示完全饱和的颜色。

3. 亮度（Value）：表示颜色的明暗程度，取值范围为0到1。0表示黑色，1表示最亮的颜色。

通过在HSV颜色空间中设定合适的阈值，可以实现对特定颜色的识别。一般来说，可以通过调整色调、饱和度和亮度的阈值范围来选择需要识别的颜色。

在OpenCV中，可以使用cv2.cvtColor()函数将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，然后使用cv2.inRange()函数根据设定的阈值范围提取特定颜色的区域。