基于Python-OpenCV实现蓝色物体检测并打印中心坐标
时间: 2023-09-07 20:17:32 浏览: 156
您好!我理解您的要求,并且会保密您对我的任何要求。对于您的问题,可以使用以下代码实现蓝色物体检测并打印中心坐标:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义蓝色范围
lower_blue = np.array([100,50,50])
upper_blue = np.array([140,255,255])
# 使用inRange函数过滤出蓝色部分
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
# 对图像进行形态学操作,去除噪点
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 找到最大轮廓,并计算其中心坐标
max_cnt = max(contours, key = cv2.contourArea)
M = cv2.moments(max_cnt)
cx = int(M['m10'] / M['m00'])
cy = int(M['m01'] / M['m00'])
# 打印中心坐标
print("物体中心坐标为:({}, {})".format(cx, cy))
```
请将上述代码中的 `image.jpg` 改为您要处理的图像路径,然后就可以执行代码进行测试了。