cv2.inRange的用法

cv2.inRange是OpenCV中的一个函数，用于提取图像中指定颜色范围内的像素。它的语法是cv2.inRange(image, lower, upper)，其中image是输入图像，lower和upper是指定颜色范围的下限和上限。函数返回一个二值图像，其中指定范围内的像素值为255，其它像素值为。

相关问题

cv2.inRange 用法

cv2.inRange() 用于在图像中将像素值在特定范围内的像素设置为白色（255）或黑色（0）。语法如下：

retval = cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst])

参数说明：

- `src`：需要处理的输入图像，要求为单通道，即灰度图像
- `lowerb`：要过滤的最小值
- `upperb`：要过滤的最大值
- `dst`：输出图像，如果不指定则创建一个和 `src` 相同大小的图像

返回值是一个二进制掩模（Binary Mask），即黑白像素组成的图像，白色像素的值为255，黑色像素的值为0。

示例：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')  # 读取图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转为灰度图像

# 定义过滤范围
lower = 50
upper = 150

mask = cv2.inRange(gray, lower, upper)  # 过滤灰度图像

cv2.imshow('Original Image', img)  # 原始图像
cv2.imshow('Gray Image', gray)  # 灰度图像
cv2.imshow('Filtered Image', mask)  # 过滤后的图像

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面的示例将灰度图像中像素值在范围 [50,150] 的像素设置为白色，其余像素设置为黑色，并且可视化输出过滤前后的图像。

你这样写对吗？mask是cv2.inRange的返回值

抱歉，我之前的回答有些错误。如果`mask`是使用`cv2.inRange`函数生成的掩码图像，那么`cv2.bitwise_not`函数的正确用法是将其作为输入参数之一，而不是直接将其赋值给`maskInv`。

下面是使用C++和OpenCV库来实现这个功能的正确代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("input_image.png"); // 读取输入图像
    cv::Mat mask;
    cv::inRange(image, cv::Scalar(0, 0, 0), cv::Scalar(255, 255, 255), mask); // 使用cv2.inRange生成掩码图像

    cv::Mat maskInv;
    cv::bitwise_not(mask, maskInv); // 执行位反转操作

    // 显示结果
    cv::imshow("Mask", mask);
    cv::imshow("Inverted Mask", maskInv);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

请确保将代码中的"input_image.png"替换为你自己的输入图像路径。这段代码会读取输入图像并使用`cv2.inRange`函数生成掩码图像，然后使用`cv2.bitwise_not`函数对掩码图像进行位反转操作。最后，它会显示原始掩码图像和位反转后的掩码图像。