Core.inRange(hsvImage, lowerRed, upperRed, mask1); Core.inRange(hsvImage, lowerRed2, upperRed2, mask2); 黑色颜色
时间: 2023-12-10 22:40:19 浏览: 16
如果想要提取黑色颜色,可以使用以下代码:
```
Scalar lowerBlack = new Scalar(0, 0, 0); // 黑色的下限
Scalar upperBlack = new Scalar(180, 255, 30); // 黑色的上限
Mat mask = new Mat();
Core.inRange(hsvImage, lowerBlack, upperBlack, mask); // 提取黑色颜色
```
其中,`lowerBlack` 和 `upperBlack` 分别表示黑色的下限和上限,`mask` 表示提取出的黑色区域的掩码图像。
相关问题
core.inRange的使用
core.inRange是OpenCV库中的一个函数,用于在给定范围内对图像进行像素值的阈值化。它的使用方法如下:
```python
cv2.inRange(src, lowerb, upperb, dst)
```
参数说明:
- src:输入图像,可以是单通道或多通道图像。
- lowerb:指定下限阈值的数组或标量。
- upperb:指定上限阈值的数组或标量。
- dst:输出图像,与输入图像具有相同的大小和深度。
函数将根据给定的下限和上限阈值,在输入图像中找到位于这个范围内的像素,并将其设置为255(白色),其余像素设置为0(黑色)。输出图像将作为函数的返回值返回。
下面是一个示例代码,演示了如何使用core.inRange函数:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 定义下限和上限阈值
lowerb = np.array([0, 0, 0]) # BGR颜色空间中的下限阈值
upperb = np.array([50, 50, 50]) # BGR颜色空间中的上限阈值
# 对图像进行阈值化
mask = cv2.inRange(img, lowerb, upperb)
# 显示原始图像和阈值化结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Thresholded Image', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们读取了一张图像,然后定义了一个BGR颜色空间中的下限阈值和上限阈值。然后,我们使用core.inRange函数对图像进行阈值化,并将结果显示出来。
希望能够帮助到你!如果有任何问题,请随时问我。
在android系统中使用openCV 的Core.inRange 扣出图片中红色区域的面积
好的,我了解了你的问题。但是在这里我并没有权限访问你的设备或文件系统,因此无法直接进行操作。不过,我可以给你提供一些思路和代码示例,供你参考。
首先,你需要将图像加载到内存中。这可以通过使用OpenCV的imread函数来实现。例如,下面的代码将加载名为"image.jpg"的图像:
```
Mat image = imread("image.jpg");
```
然后,你可以使用Core.inRange函数来获取图像中的红色区域。该函数需要两个参数:输入图像和颜色范围。下面的代码将提取图像中的红色区域:
```
Mat hsvImage;
cvtColor(image, hsvImage, COLOR_BGR2HSV);
Mat mask;
inRange(hsvImage, Scalar(0, 70, 50), Scalar(10, 255, 255), mask);
```
在这个示例中,我们使用cvtColor函数将BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。然后,我们使用inRange函数将颜色范围设为红色,并将结果存储在名为"mask"的Mat对象中。
最后,你可以使用countNonZero函数计算红色区域的像素数量,并将其转换为面积。下面的代码将计算红色区域的面积:
```
int area = countNonZero(mask);
```
注意,这里的“面积”是像素数量,而不是实际面积。如果你知道图像中每个像素的实际大小(例如,以毫米或英寸为单位),则可以将像素数量转换为实际面积。
希望这些代码能够帮助你实现你的需求。如果你有任何问题,请随时问我。
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