Python使用OpenCV包识别图像中白色占比多少的代码

可以使用以下代码实现：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

total_pixels = gray.size
white_pixels = cv2.countNonZero(gray)

white_ratio = (white_pixels / total_pixels) * 100
print("白色占比：%.2f%%" % white_ratio)

其中，`cv2.imread`函数用于读取图像，`cv2.cvtColor`函数用于将彩色图像转换为灰度图像，`cv2.countNonZero`函数用于计算非零像素的数量。最后，将白色像素占总像素数的比例乘以100，得到白色占比的百分比。

相关问题

Python使用OpenCV包识别图像中白色区域占比多少的代码

可以使用以下代码实现：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("image.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将白色像素值设为255，其他设为0
_, thresh = cv2.threshold(img, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 统计白色像素数量
white_pixel_num = cv2.countNonZero(thresh)

# 计算白色区域占比
total_pixel_num = img.shape[0] * img.shape[1]
ratio = white_pixel_num / total_pixel_num

# 输出占比
print("白色区域占比为：%.2f%%" % (ratio * 100))

希望能对你有帮助。

python如何实现图像中蓝色识别及蓝色的占比代码

要实现图像中蓝色识别及蓝色的占比，可以使用Python中的OpenCV库。

首先需要读取图像，然后转换成HSV颜色空间，因为在HSV颜色空间中，蓝色对应的色相范围是120-180。接着通过使用inRange函数，将图像中在色相范围内的像素点提取出来，形成一个掩码。最后，通过计算掩码中蓝色像素点的数量与总像素点数量的比例，即可得出蓝色在图像中的占比。

下面是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换成HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 设定蓝色范围
lower_blue = np.array([120, 50, 50])
upper_blue = np.array([180, 255, 255])

# 生成蓝色掩码
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

# 统计蓝色像素点数量和总像素点数量
blue_pixels = cv2.countNonZero(mask)
total_pixels = mask.size

# 计算蓝色在图像中的占比
blue_ratio = blue_pixels / total_pixels

# 输出蓝色占比
print('Blue ratio:', blue_ratio)

注意，以上代码中的图像路径需要根据自己的实际情况进行修改。