python opencv2用inrange提取
时间: 2023-06-10 08:06:44 浏览: 64
在OpenCV中,可以使用inRange函数来提取图像中某一颜色范围内的像素。以下是一个基本的例子:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 定义颜色范围
lower_color = np.array([0, 0, 0])
upper_color = np.array([50, 50, 50])
# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 提取颜色范围内的像素
mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)
# 显示提取后的图像
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey(0)
```
在本例中,我们首先读取一张图像,然后定义了一个颜色范围,这里我们将所有RGB值小于50的像素提取出来。接着,我们将图像转换为HSV颜色空间,这是因为在HSV颜色空间中,颜色的范围更容易定义。最后,我们使用inRange函数提取颜色范围内的像素,并将结果显示出来。
你可以根据你的需要调整颜色范围,以便提取出你需要的像素。
相关问题
opencv python cv2.inRange()
`cv2.inRange()` 是 OpenCV 库中的一个函数,用于将图像中的像素值限定在指定范围内。它会将图像中的每个像素与指定的下限和上限进行比较,如果像素值在下限和上限之间,则该像素被保留,否则被舍弃。函数原型如下:
```python
cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst])
```
其中,`src` 参数是输入图像,可以是单通道或多通道的,数据类型为 `np.uint8`;`lowerb` 和 `upperb` 是指定的下限和上限,类型为 `Scalar`,可以是单个值或者一个包含多个值的元组或列表;`dst` 是可选的输出图像,数据类型和输入图像相同。
下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_red = np.array([0, 100, 100])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Mask', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们读取了一张图片,并将其转换为 HSV 颜色空间。然后定义了一个红色范围的下限和上限,并使用 `cv2.inRange()` 函数生成一个蒙版。最后将原始图像和蒙版都显示出来。这个例子中,我们将图像中的红色部分提取了出来,其他部分都被过滤掉了。
python opencv提取螺丝区域
可以使用OpenCV的图像处理功能来提取螺丝区域,具体步骤如下:
1. 读取图片并灰度化
```python
import cv2
img = cv2.imread('screw.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2. 使用Canny边缘检测算法检测边缘
```python
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
```
3. 对边缘进行二值化处理
```python
ret, binary = cv2.threshold(edges, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
```
4. 对二值化图像进行形态学操作,去除噪点
```python
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
binary = cv2.dilate(binary, kernel)
binary = cv2.erode(binary, kernel)
```
5. 使用轮廓检测找到螺丝区域
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
6. 绘制螺丝区域边框并显示图片
```python
for i in range(len(contours)):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('screw', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
完整代码如下:
```python
import cv2
img = cv2.imread('screw.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
ret, binary = cv2.threshold(edges, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
binary = cv2.dilate(binary, kernel)
binary = cv2.erode(binary, kernel)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(contours)):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('screw', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```