cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('res', res) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break

时间: 2023-12-12 18:04:57 浏览: 79
这是在使用Python中的OpenCV库进行图像处理时，用于显示处理后的图像的语句。OpenCV是一种开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、目标跟踪、人脸识别等。在这个循环中，使用cv2.imshow()函数显示原始图像、二值化掩膜和处理后的图像。使用cv2.waitKey()函数等待键盘输入，如果输入的键值是27（即ESC键），则退出循环，结束程序。
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res = cv.bitwise_and(frame,frame, mask= mask) cv.imshow('frame',frame) cv.imshow('mask',mask) cv.imshow('res',res) k = cv.waitKey(5) & 0xFF if k == 27: break cv.destroyAllWindows() 这...

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...

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...

import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([78,43,46]) upper_red = np.array([99,255,255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask) cv2.imshow('frame',frame) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('res',res) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release()

这段代码使用OpenCV库来获取视频流，并进行颜色过滤。它打开摄像头（设备号为0），并在一个循环中读取帧。然后，它将每一帧转换为HSV颜色空间，并使用预定义的红色范围创建掩码。掩码将与原始帧进行逻辑与运算，以...

import numpy as np import cv2 Key_Esc = 27 cap = cv2.VideoCapture(0) lower_blue = np.array([110, 50, 50]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) while True: ret, frame = cap.read() # hsv变换 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) res = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if len(res) == 2: # python3 写法 contours, hierarchy = res elif len(res) == 3: # python2 写法 _, contours, hierarchy = res # 用黄色绘制出轮廓（BGR 0，255，255） cv2.drawContours(frame, contours, -1, (0, 255, 255), thickness=2) # 显示处理结果 cv2.imshow('detected', np.rot90(cv2.resize(frame, (320, 240)))) # cv2.imshow('mask', np.rot90(cv2.resize(mask,(320,240))) ) # 按q键退出，不加这一句可能无法正常显示图像 if cv2.waitKey(1) == Key_Esc: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码是使用Python语言编写的，主要是导入了numpy和cv2两个库。定义了一个常量Key_Esc等于27，表示按下Esc键退出程序。通过cv2.VideoCapture(0)打开电脑的摄像头，lower_blue和upper_blue是蓝色区间的下限和上限...
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