cv2.rectangle(mask1, (400, 300), (350, 350), 150, 1)

时间: 2023-10-03 12:05:39 浏览: 32
引用\[1\]:cv2.rectangle(mask1, (400, 300), (350, 350), 150, 1)是用于在图像上绘制矩形的函数。它接受几个参数，包括要绘制矩形的图像、矩形的左上角和右下角坐标、矩形的颜色和线宽。在这个例子中，矩形的左上角坐标是(400, 300)，右下角坐标是(350, 350)，颜色是150，线宽是1。 这个函数的作用是在图像上绘制一个矩形区域，并将该区域内的像素值设置为指定的颜色。这在图像处理中常用于标记或突出显示感兴趣的区域。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [OpenCV图像处理基础](https://blog.csdn.net/qq_40488951/article/details/111143447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [通过opencv的函数进行图片修复：cv2.inpaint()](https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/123290533)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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1_Point Rectangle.zip

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rectangle1.m

MATLAB函数代码，自己编写的。数字信号处理入门级实验代码。 用于产生矩形信号，是离散时间信号。 输入起始位置 用matlabGUI可以跑出来。比较简洁，希望对大家做实验有帮助~
rar

Rectangle_#1_卫图.rar

北京怀柔雁栖湖附近高程数据和卫星图。可导入到3dmax生成obj地形图。亲测可用，数据来源于bigmap

# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 定义要识别的颜色范围 lower_color = np.array([85, 90, 28]) upper_color = np.array([121, 226, 76]) # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 获取当前帧 ret, frame = cap.read() # 转换颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围进行二值化 mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color) # 寻找轮廓 _,contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) # 忽略面积较小的轮廓 if area < 100: continue # 计算轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原图上绘制外接矩形 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 q 键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 这段代码帮我改成ROS订阅摄像头

cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', cv_image) cv2.waitKey(1) # 初始化节点 rospy.init_node('color_detection') # 订阅摄像头图像 image_...

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 cv2.namedWindow("Display_Image", cv2.WINDOW_NORMAL) 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 cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 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()这段代码为什么打不电脑自带的摄像头

3. 摄像头设备号错误：在cap=cv2.VideoCapture(0)这一行中，参数0表示默认使用设备号为0的摄像头。如果你的电脑有多个摄像头，可能需要更改该参数来指定正确的摄像头设备号。 如果上述解决方法都无效，可以尝试...

File "color.py", line 23, in <module> contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

因此，你需要将代码中的 contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 修改为 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。...

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()

这段代码是用来通过电脑内置摄像头实时检测红色和绿色物体，并在画面上用矩形框标记出来。首先，代码导入了必要的库，然后定义了红色和绿色的阈值范围。接下来，打开摄像头并进行帧读取，将读取到的帧转换为HSV颜色...

File "color.py", line 23, in <module> contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack

因此，你需要将代码中的 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 修改为 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。 修改后的...

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError # 定义要识别的颜色范围 lower_color = np.array([19, 78, 44]) upper_color = np.array([74, 202, 129]) # 初始化cv_bridge bridge = CvBridge() # 定义回调函数，处理订阅到的图像 def image_callback(msg): # 将ROS图像格式转换为OpenCV图像格式 try: cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, 'bgr8') except CvBridgeError as e: print(e) return # 转换颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围进行二值化 mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color) # 寻找轮廓 _, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) # 忽略面积较小的轮廓 if area < 100: continue # 计算轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原图上绘制外接矩形 cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', cv_image) cv2.waitKey(1) # 初始化节点 rospy.init_node('color_detection') # 订阅摄像头图像 image_sub = rospy.Subscriber('/usb_cam/image_raw', Image, image_callback) # 进入循环 rospy.spin() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 帮我改成检测多种色值的

cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', cv_image) cv2.waitKey(1) # 初始化节点 rospy.init_node('color_detection') # 订阅摄像头图像 image_...

Traceback (most recent call last): File "color.py", line 23, in <module> contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack

因此，你需要将代码中的 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 修改为 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。 修改后的...

def detect_shapes(frame): # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) red_mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([160, 100, 100]) upper_red = np.array([179, 255, 255]) red_mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) red_mask = red_mask1 + red_mask2 # 蓝色范围 lower_blue = np.array([90, 100, 100]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask + blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 计算轮廓的近似形状 epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) # 根据轮廓的顶点数和颜色进行分类 if len(approx) == 3: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Triangle" else: shape_label = "Blue Triangle" elif len(approx) == 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Square" else: shape_label = "Blue Square" elif len(approx) > 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Circle" else: shape_label = "Blue Circle" else: shape_label = "Unknown" # 在图像上绘制边界框和标签https://cdn-static-devbit.csdn.net/ai100/chat/imgs/icon-send-active.png cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, shape_label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0),

最后，它使用cv2.rectangle()函数在图像上绘制边界框，并使用cv2.putText()函数在边界框上方绘制形状的标签。 请注意，在最后一行代码中，函数调用被截断了，可能缺少了一些参数。您需要提供完整的函数调用才能...

import cv2 import numpy as np def match_pattern(image, pattern): # 载入图像和模式 img = cv2.imread(image) pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(img, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(img, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', img) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([0, 50, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) cv2.imshow('frame', frame) # cv2.imshow('hsv', hsv) # cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('res', res) match_pattern('frame', 'ring.png') if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release()

在每一帧中，首先将图像转换为HSV颜色空间，然后根据设定的红色范围创建一个掩膜（mask），并使用掩膜对原始图像进行位运算，得到过滤后的图像。接下来，通过调用match_pattern函数进行模式匹配，将过滤后的图像和...

请说一下import cv2 cap = cv2.VideoCapture('2.mp4') bgsubmog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() # 保存车辆中心点信息 cars = [] # 统计车的数量 car_n = 0 # 形态学kernel kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) while True:     ret, frame = cap.read()         if(ret == True):         # 灰度处理         cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)         # 高斯去噪         blur = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 5)         mask = bgsubmog.apply(blur)         # 腐蚀         erode = cv2.erode(mask, kernel)         # 膨胀         dilate = cv2.dilate(erode, kernel, 3)         # 闭操作         close = cv2.morphologyEx(dilate, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)         close = cv2.morphologyEx(close, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)                 contours, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE,)                 # 画一条线         cv2.line(frame, (0, 450), (1300, 450), (0, 255, 255), 3)         for (i, c) in enumerate(contours):             (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)                         # 过滤小的检测框             isshow = (w >= 55) and (h >= 55)             if(not isshow):                 continue                             # 保存中心点信息             cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2)             centre_p = (x + int(w/2), y + int(h/2))             cars.append(centre_p)             cv2.circle(frame, (centre_p), 5, (0,0,255), -1)             for (x, y) in cars:                 if(593 < y < 607):                     car_n += 1                     cars.remove((x, y))                     cv2.putText(frame, "Cars Count:" + str(car_n), (20, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 255), 5)             cv2.imshow('2', frame)                 key = cv2.waitKey(1)     if(key == 27):                  # Esc退出         break cap.release() cv2.destroyAllWindows()每一段代码的意思

22. cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2)：在视频帧上画出当前矩形框。 23. centre_p = (x + int(w/2), y + int(h/2))：计算当前矩形框的中心点。 24. cars.append(centre_p)：将当前...

import numpy as np import cv2 # 要识别的颜色范围（红、绿、蓝） color_range = [ ((0, 100, 100), (10, 255, 255), "red"), ((36, 100, 100), (86, 255, 255), "green"), ((100, 100, 100), (130, 255, 255), "blue"), ((20, 100, 100), (30, 255, 255), "yellow") ] cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 获取每一帧图像 ret, frame = cap.read() # 将每一帧图像转换为 HSV 空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 分别提取每种颜色的物体 for (lower, upper, color) in color_range: mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper) # 对每种颜色的物体进行轮廓检测 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: # 给每个物体标注一个矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, color, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) # 在图像上显示 cv2.imshow("frame", fra

me) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头资源和关闭所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 这是一个使用OpenCV实现颜色识别的程序。程序利用摄像头实时获取图像...

详细解释该代码的思路：import numpy as np import cv2 import random face_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\ANACONDA\pkgs\libopencv-4.7.0-py311h1b74acb_2\Library\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml') mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\OpenCV_xml\haarcascade_mcs_mouth.xml') bw_threshold = 80 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX org = (30, 30) weared_mask_font_color = (0, 255, 0) not_weared_mask_font_color = (0, 0, 255) noface = (255, 255, 255) thickness = 2 font_scale = 1 weared_mask = "Thank You for wearing MASK" not_weared_mask = "Please wear MASK to defeat Corona" cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() img = cv2.flip(img, 1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) (thresh, black_and_white) = cv2.threshold(gray, bw_threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) faces_bw = face_cascade.detectMultiScale(black_and_white, 1.1, 4) if (len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 0): cv2.putText(img, "No face found...", org, font, font_scale, noface, thickness, cv2.LINE_AA) elif (len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 1): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] roi_color = img[y:y + h, x:x + w] mouth_rects = mouth_cascade.detectMultiScale(gray, 1.5, 5) if (len(mouth_rects) == 0): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (mx, my, mw, mh) in mouth_rects: if (y < my < y + h): cv2.putText(img, not_weared_mask, org, font, font_scale, not_weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) break cv2.imshow('Mask Detection', img) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

1. 导入必要的库和训练好的分类器模型（人脸和口罩）。 2. 设置一些参数，如二值化阈值、字体、字体颜色、提示语等。 3. 开启摄像头，循环读取视频流。 4. 对每一帧进行处理，包括翻转图像、灰度化、二值化等。 ...

输入一张班级合影，用圆形、矩阵、椭圆等凸显出你自己所在的区域。 cv2.bitwise_and cv2.bitwise_or

cv2.circle(mask, (300, 300), 150, (255, 255, 255), -1) # 绘制矩形 cv2.rectangle(mask, (100, 100), (500, 400), (255, 255, 255), -1) # 绘制椭圆 cv2.ellipse(mask, (600, 300), (100, 200), 45, 0, 360, ...

cv::rectangle(mask, box, cv::Scalar(255), cv::FILLED)

这行代码使用OpenCV中的函数cv::rectangle绘制一个矩形，将其填充为白色。具体来说，它接受三个参数：mask表示要在其中绘制矩形的图像，box表示矩形的边界框，cv::Scalar(255)表示要绘制的颜色（这里是白色），cv::...

import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255） # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓，轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值，四个值为x, y, w, h， 其中x, y为左上角坐标，w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

"red": (0, 255, 255), "green": (85, 255, 128), "blue": (170, 255, 128) } 你好！我能够理解你正在询问的是如何使用HSV色彩空间来表示不同的颜色。例如，红色的HSV值为（0，255，255），绿色的HSV值为（85，255...

cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'boundingRect' > Overload resolution failed: > - array is not a numerical tuple > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'array'

mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2) # 将图像转换为二进制形式 _, binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找红色矩形的轮廓并确定其边界框 contours, _ = cv2.findContours(binary, cv...

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