1.首先读取原始图片; 2.转化原始图片为 HSV 通道; 3.然后使用inRange() 函数获取对应颜色块的掩码; 4.最后使用bitwise_and() 函数将原图和获取的掩码进行运算得到杨色块。

时间: 2024-10-06 21:05:20 浏览: 26
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浅谈Python3识别判断图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法

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这是一个针对图像处理的基本步骤,用于识别特定颜色在图片中的应用,比如在Python的OpenCV库中: 1. **读取原始图片**:首先,你需要使用OpenCV的`cv2.imread()`函数从文件或者摄像头等源加载图片,将其转换为OpenCV可以处理的NumPy数组。 ```python import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') ``` 2. **转化为HSV通道**:HSV(色调-饱和度-值)是一种颜色空间,对色彩的描述更为直观。使用`cv2.cvtColor()`函数将BGR(通常表示的颜色模式)图像转成HSV模式,便于颜色提取。 ```python hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) ``` 3. **使用inRange()获取颜色块掩码**:这个函数根据提供的Hue(色调)、Saturation(饱和度)和Value(亮度)范围,返回一张黑白掩码,其中指定颜色区域为白色,其他为黑色。 ```python lower_color = (0, 50, 50) # 示例,定义需要检测的颜色范围 upper_color = (10, 255, 255) mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_color, upper_color) ``` 4. **使用bitwise_and()操作**:通过位运算符`&`(按位与),将原图与掩码进行逻辑与操作,只保留掩码覆盖的部分,即目标颜色区域。 ```python result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) ``` 完成以上步骤后,`result`就是只包含指定颜色区域的图片。
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import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取,这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分,获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测 image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

写出下列代码可以实现什么功能: #Img = cv2.undistort(Img, K, Dist) Img = cv2.resize(Img,(240,180),interpolation=cv2.INTER_AREA) #将opencv读取的图片resize来提高帧率 img = cv2.GaussianBlur(Img, (5, 5), 0) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 将BGR图像转为HSV lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) # 创建蒙版 指定颜色上下限 范围内颜色显示 否则过滤 kernel_width = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel_height = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_width, kernel_height)) mask = cv2.erode(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) light_img = mask[:100,:200 ] cv2.imshow("light",light_img) # 输出红绿灯检测结果 Img1 = Img Img = cv2.cvtColor(Img, cv2.COLOR_BGR2RGB) Img2 = Img cropped2 = Img2[70:128, 0:100] h,w,d = cropped2.shape #提取图像的信息 Img = Image.fromarray(Img) Img = ValImgTransform(Img) # 连锁其它变形,变为tesor Img = torch.unsqueeze(Img, dim=0) # 对tesor进行升维 inputImg = Img.float().to(Device) # 让数据能够使用 OutputImg = Unet(inputImg) Output = OutputImg.cpu().numpy()[0] OutputImg = OutputImg.cpu().numpy()[0, 0] OutputImg = (OutputImg * 255).astype(np.uint8) Input = Img.numpy()[0][0] Input = (Normalization(Input) * 255).astype(np.uint8) OutputImg = cv2.resize(OutputImg,(128,128),interpolation=cv2.INTER_AREA) # 将opencv读取的图片resize来提高帧率 ResultImg = cv2.cvtColor(Input, cv2.COLOR_GRAY2RGB) ResultImg[..., 1] = OutputImg cropped = ResultImg[80:128, 20:100] cropped1 = OutputImg[80:128, 20:100] cv2.imshow("out", cropped1)#显示处理后的图像 cv2.imshow("Img2", Img2) cv2.imshow("Img0", cropped)#显示感兴趣区域图像 print(reached)

import cv2 import time # 设置检测区域 region_of_interest = (0, 0, 100, 200) # 左上角位置和矩形宽高 # 延迟 daley = 1.5 def detect_colors(frame, region): # 转换颜色空间为HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # # 设定红色的阈值范围 # lower_red = (0, 100, 100) # upper_red = (10, 255, 255) # 设定绿色的阈值范围 lower_while=(200,100,100) upper_while=(255,255,255) # 设定蓝色的阈值范围 lower_blue = (100, 100, 100) upper_blue = (130, 255, 255) # 提取感兴趣区域 roi = hsv[region[1]:region[1]+region[3], region[0]:region[0]+region[2]] # 对图像进行颜色过滤 # mask_red = cv2.inRange(roi, lower_red, upper_red) mask_green = cv2.inRange(roi, lower_while, upper_while) mask_blue = cv2.inRange(roi, lower_blue, upper_blue) # 检测红色并打印颜色信息 # if cv2.countNonZero(mask_red) > 0: # print("检测到红色") # time.sleep(daley) # return frame # 检测绿色并打印颜色信息 if cv2.countNonZero(mask_green) > 0: print("检测到绿色") time.sleep(daley) return frame # 检测蓝色并打印颜色信息 if cv2.countNonZero(mask_blue) > 0: print("检测到蓝色") time.sleep(daley) return frame return frame # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取帧 ret, frame = cap.read() if ret: # 检测颜色并显示结果 result = detect_colors(frame, region_of_interest) cv2.imshow('Color Detection', result) # 按下ESC键退出循环 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放摄像头和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

以下代码发生TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'mat',代码如下: def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作,去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', cv2.circle) cv2.waitKey() showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

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