lower_range = np.array([1, 1, 1]) upper_range = np.array([5, 5, 5])

这两行代码使用了 NumPy 库创建了两个数组 lower_range 和 upper_range，分别包含三个元素 [1,1,1] 和 [5,5,5]。这两个数组可以用于定义一个三维空间中的立方体的边界范围，其中每个元素对应一个维度的坐标范围。具体来说，lower_range 中的元素表示每个维度的最小坐标值，upper_range 中的元素表示每个维度的最大坐标值。在这个例子中，立方体的边长为 5-1=4，中心点坐标为 (3,3,3)。

相关问题

ROI = frame[y1:y2, x1:x2].copy() hsv_img = cv2.cvtColor(ROI, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv_1 = np.array([0, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_1 = np.array([40, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 lower_hsv_2 = np.array([140, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_2 = np.array([180, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_1, upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_2, upper_hsv_2) mask = mask1 + mask2 mask = cv2.blur(mask, (3, 3))

这段代码是一个基于HSV颜色空间的图像分割操作，用于提取ROI中特定颜色的物体。首先将ROI部分的图像转换为HSV颜色空间，然后设置两个颜色范围的阈值，分别对应于颜色空间中的两个色相范围。利用这两组阈值，使用cv2.inRange函数分别得到两个二值化的掩模图像，再将这两个图像合并得到最终的掩模图像。最后对掩模图像进行模糊处理，以便更好地消除噪声。

def TEST(): global col global squ ret, frame = image.read() color_lower = np.array([int(Hmin.value),int(Smin.value),int(Vmin.value)]) color_upper = np.array([int(Hmax.value), int(Smax.value), int(Vmax.value)]) color1_lower = np.array([int(H1min.value),int(S1min.value),int(V1min.value)]) color1_upper = np.array([int(H1max.value), int(S1max.value), int(V1max.value)]) #frame = cv2.resize(frame, (400, 400)) frame_ = cv2.GaussianBlur(frame,(5,5),0) hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv,color_lower,color_upper) mask = cv2.erode(mask,None,iterations=2) mask = cv2.dilate(mask,None,iterations=2) mask = cv2.GaussianBlur(mask,(3,3),0) mask1 = cv2.inRange(hsv,color1_lower,color1_upper) mask1 = cv2.erode(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.dilate(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.GaussianBlur(mask1,(3,3),0) cnts = cv2.findContours(mask.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] cnts1 = cv2.findContours(mask1.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] if len(cnts) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt = max(cnts, key=cv2.contourArea) (color_x,color_y),color_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) if color_radius > 10: squ=1 else: squ=0 if len(cnts1) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt1 = max(cnts1, key=cv2.contourArea) (color1_x,color1_y),color1_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt1) if color1_radius > 10: col=1 else: col=0

这段代码是一个函数`TEST()`，它的作用是读取图像并进行一系列的处理。首先，它从图像中读取帧。然后，根据一些阈值（`Hmin.value`，`Smin.value`，`Vmin.value`等）定义颜色范围。接下来，它对帧进行高斯模糊处理，并将帧从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。然后，它使用颜色范围创建掩码，并对掩码进行腐蚀和膨胀处理，以去除噪声并平滑掩码。接着，它使用`cv2.findContours()`函数找到掩码中的轮廓，并选择最大的轮廓。最后，它计算最小包围圆的圆心和半径，并根据半径大小将`col`和`squ`变量设置为1或0。

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