opencv threshold怎样将阈值设施为一定范围内

您好，对于您的问题，可以使用cv2.threshold()函数来设置阈值。具体来说，可以使用以下代码：

ret,thresh = cv2.threshold(img,lower,upper,cv2.THRESH_BINARY)

其中，img是输入的图像，lower和upper是阈值的下限和上限，cv2.THRESH_BINARY是阈值类型，表示将大于阈值的像素值设为255，小于等于阈值的像素值设为。函数的返回值ret是实际使用的阈值。

希望这个回答能够帮到您！

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RGB 9,73,247 在 opencv inRange中阈值是多少

### 回答1：
RGB 9,73,247 在 opencv inRange 中的阈值是指将图像中的像素值与 RGB 9,73,247 进行比较的最大和最小范围。具体的阈值取决于您想要从图像中提取的信息以及您希望滤除的噪声。

例如，如果您想要提取图像中所有与 RGB 9,73,247 相似的颜色，那么您可以设置最小阈值为 (9-10, 73-10, 247-10)，最大阈值为 (9+10, 73+10, 247+10)，这样可以提取图像中与 RGB 9,73,247 颜色相似的所有像素。

但是，如果您希望从图像中提取所有与 RGB 9,73,247 颜色完全相同的像素，那么您可以设置最小阈值为 (9, 73, 247)，最大阈值为 (9, 73, 247)，这样可以提取图像中所有与 RGB 9,73,247 颜色完全相同的像素。

希望这能帮到您！

### 回答2：
在OpenCV的inRange方法中，RGB颜色空间的阈值是以BGR的顺序给定的。所以，对于RGB值9,73,247，我们需要将其转换为BGR来设置阈值。

RGB转换为BGR的顺序是247,73,9。因此，阈值应该设置为(9, 73, 247)和(9, 73, 247)，范围函数会返回这个范围内的像素。

当我们使用阈值来过滤图像时，我们可以选择在某个范围内选择像素。对于该问题，我们希望选择范围内的像素，因此输入的阈值应该是(9, 73, 247)和(9, 73, 247)。

这样设置阈值后，在使用inRange方法时，只有像素值在(9, 73, 247)和(9, 73, 247)范围内的像素才会被选中，其它像素将被过滤掉。

### 回答3：
在OpenCV的inRange函数中，用于设置阈值的参数是一个三个元素的数组，分别表示最低阈值和最高阈值。如果将RGB颜色空间中的像素值转换为一个三元素的数组，则可表示为(9,73,247)。如果要设置一个阈值范围来筛选与该RGB值相似的像素，则可以使用inRange函数。

根据题目中给出的RGB值(9,73,247)，我们可以设置一个阈值范围来筛选与该RGB值相似的像素。下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 将RGB值转换为数组
target_color = np.array([9,73,247])

# 设置阈值范围
lower_threshold = np.array([0, 70, 240])
upper_threshold = np.array([20, 80, 255])

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 使用inRange函数来筛选符合设定的阈值范围的像素
filtered_image = cv2.inRange(hsv_image, lower_threshold, upper_threshold)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Filtered Image", filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在该示例中，我们设置了一个阈值范围来筛选与RGB值(9,73,247)相似的像素。lower_threshold和upper_threshold用于设定阈值范围。筛选之后的像素会被置为白色，而其余像素会被置为黑色。最后，将结果图像显示出来。

请注意，阈值范围的设定是一种主观的设定，具体的范围可以根据具体需求进行调整。以上是一个示例设置，仅供参考。

RGB 9,73,247 在 opencv inRange中阈值是多少 能给出实例代码吗？

### 回答1：
在 OpenCV 的 `inRange` 函数中，RGB 9,73,247 的阈值应该是 [9, 73, 247, 255]。这意味着你希望检测到的颜色的范围应该在这个范围内（也就是说，R、G、B 分量的值应该都在这个范围内）。

下面是一个使用 `inRange` 函数检测 RGB 9,73,247 颜色的示例代码：

import cv2

# 读入图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设置阈值
lower_threshold = [9, 73, 247]
upper_threshold = [9, 73, 247]

# 使用inRange函数检测颜色
mask = cv2.inRange(hsv, lower_threshold, upper_threshold)

# 对原图像和掩码进行位运算
result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，首先我们读入了一张图像，然后将其转换为 HSV 颜色空间。接下来，我们设置了阈值，并使用 `inRange` 函数来检测颜色。最后，我们使用位运算对原图像和掩码进行位运算，并显示结果。

希望这些信息对你有帮助。

### 回答2：
在 OpenCV 的 inRange 函数中，我们可以根据 RGB 值来设置阈值，以过滤出指定范围内的像素。

对于 RGB 值 9,73,247，我们可以设置阈值如下：

- 最低阈值：(0, 42, 217)
- 最高阈值：(18, 104, 277)

这样，inRange 函数将会将图像中所有 RGB 值在这个范围内的像素提取出来。

以下是一个使用 OpenCV 的 Python 实例代码，通过 inRange 函数过滤出指定范围内的像素并可视化：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('your_image_path.jpg')

# 设置最低阈值 和 最高阈值
lower_threshold = np.array([0, 42, 217], dtype=np.uint8)
upper_threshold = np.array([18, 104, 277], dtype=np.uint8)

# 使用 inRange 进行过滤
filter_image = cv2.inRange(image, lower_threshold, upper_threshold)

# 可视化结果
cv2.imshow('Filtered Image', filter_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，你需要将 'your_image_path.jpg' 替换为你想要处理的图像的路径。这段代码将会打开一个新窗口展示过滤后的图像。

### 回答3：
在 OpenCV 的 inRange 函数中，阈值是指对图像进行范围筛选时的上下界限。对于 RGB 颜色空间的图像，阈值是指在每个颜色通道上需要满足的最小和最大值。

以 RGB 颜色 (9,73,247) 为例，假设我们希望筛选出在该颜色范围内的像素。我们可以将阈值设置为 (0, 53, 237) 和 (18, 93, 255)。这样，只有处于这个阈值范围内的像素才会被保留。

下面是一个简单的实例代码，来演示如何在 OpenCV 中使用 inRange 函数进行颜色范围筛选：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('image.jpg')  # 读取图像
thresh_lower = np.array([0, 53, 237])  # 阈值的下界
thresh_upper = np.array([18, 93, 255])  # 阈值的上界

mask = cv2.inRange(image, thresh_lower, thresh_upper)  # 根据阈值筛选图像

result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)  # 将筛选结果应用到原图像

cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取一张名为 'image.jpg' 的图像。然后，我们将像素范围限制在 (0, 53, 237) 和 (18, 93, 255) 之间，并使用 inRange 函数来创建一个筛选模板 mask。最后，通过调用 bitwise_and 函数将 mask 应用到原图像，生成 result。

当我们运行上述代码时，'Original Image' 窗口将展示原始图像，'Result' 窗口将展示在阈值范围内的像素被保留的结果图像。