opencv python 利用hsv识别空间中白色区域 如何获得白色区域在灰度图中的像素位置
时间: 2023-11-25 20:04:51 浏览: 103
要获取白色区域在灰度图中的像素位置,可以先利用HSV颜色空间识别出白色区域,然后将其转换为灰度图,并使用`cv2.findNonZero()`函数获取非零像素的坐标。下面是一个代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('input_image.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义阈值范围
lower_white = np.array([0, 0, 200])
upper_white = np.array([180, 50, 255])
# 定义掩膜
mask = cv2.inRange(hsv, lower_white, upper_white)
# 将掩膜转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
# 获取非零像素的坐标
coordinates = cv2.findNonZero(gray)
# 打印坐标
print(coordinates)
```
在上面的代码中,我们先使用HSV颜色空间识别出白色区域,然后将其转换为掩膜。接着,我们将掩膜转换为灰度图,并使用`cv2.findNonZero()`函数获取非零像素的坐标。最后,我们可以打印出这些坐标来获取白色区域在灰度图中的像素位置。
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如果您想基于 OpenCV 和 Python 利用 HSV 识别空间中的背景是白色区域还是黑色区域,并将背景设置为红色,可以尝试以下步骤:
1. 加载图像并将其转换为 HSV 颜色空间,可以使用以下代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像并转为 HSV 颜色空间
img = cv2.imread('image.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
```
2. 根据背景颜色设置 HSV 阈值,可以使用以下代码:
```python
# 根据背景颜色设置 HSV 阈值
if is_white_bg:
lower = np.array([0, 0, 200])
upper = np.array([180, 30, 255]) # 白色背景的阈值范围
else:
lower = np.array([0, 0, 0])
upper = np.array([180, 255, 50]) # 黑色背景的阈值范围
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
```
这里的 is_white_bg 是一个布尔值,表示图像中的背景是白色还是黑色。根据背景颜色设置不同的 HSV 阈值,这里使用 inRange 函数来创建掩膜图像。
3. 将背景设置为红色,可以使用以下代码:
```python
# 将背景设置为红色
img[mask > 0] = [0, 0, 255]
```
这将把掩膜图像中的部分像素设置为红色,即将背景设置为红色。
希望这些步骤可以帮助您利用 HSV 识别空间中的背景是白色区域还是黑色区域,并将背景设置为红色。
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要将中间的其他颜色包括进来,可以通过设置合适的阈值来进行调整。具体来说,可以尝试将HSV空间中的饱和度和亮度通道的阈值调整为较小的值,使得算法能够检测到较浅的颜色。同时,可以增加H通道的阈值范围,以包括中间的颜色。下面是一个代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('input_image.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义阈值范围
lower_white = np.array([0, 0, 200])
upper_white = np.array([180, 50, 255])
# 定义掩膜
mask = cv2.inRange(hsv, lower_white, upper_white)
# 对图像进行位运算,将白色区域及其所包围的区域变为红色
output = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
output[mask == 255] = (0, 0, 255)
cv2.imshow('input_image', img)
cv2.imshow('output_image', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们将H通道的阈值范围设置为[0, 180],并将饱和度和亮度通道的阈值设置为[0, 50]和[200, 255]。这样就能够检测到较浅的颜色,并且将白色区域及其所包围的区域变为红色。