写一个用传统的图像处理技术中颜色提取来做蓝色安全帽检测的程序

好的，以下是一个简单的蓝色安全帽检测程序:

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像

img = cv2.imread("safety_helmet.jpg")

3. 将图像从BGR转换为HSV颜色空间

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

4. 定义蓝色安全帽的颜色范围

lower_blue = np.array([90,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])

5. 在图像中提取蓝色区域

mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

6. 对二值图像进行形态学处理，以便更好地检测到目标

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

7. 查找检测到的轮廓并绘制检测结果

contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 500:
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

8. 显示检测结果

cv2.imshow("Safety Helmet Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("safety_helmet.jpg")

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower_blue = np.array([90,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])

mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 500:
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

cv2.imshow("Safety Helmet Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：这只是一个简单的例子，实际上在实际应用中，可能需要更复杂的图像处理和算法来检测蓝色安全帽。