nao机器人图像识别孔雀蓝色区域并显示用opencv
时间: 2024-02-28 09:23:24 浏览: 32
好的,以下是使用OpenCV实现nao机器人图像识别孔雀蓝色区域的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('nao_image.png')
# 将图像从BGR格式转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 设定蓝色区域的阈值范围
lower_blue = np.array([100,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])
# 根据阈值范围获取蓝色区域的掩膜
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
# 对掩膜进行形态学操作,使其更加平滑
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 在图像中绘制蓝色区域的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,我们首先读取了一张nao机器人的图像,并将其从BGR格式转换为HSV格式。然后,我们设定了蓝色区域的阈值范围,并使用cv2.inRange函数获取了蓝色区域的掩膜。接着,我们对掩膜进行形态学操作,使其更加平滑。最后,我们使用cv2.findContours函数找到蓝色区域的轮廓,并在原图像中绘制出来。
你可以将你的nao机器人图像替换掉代码中的nao_image.png文件,然后运行代码查看结果。
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