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

import cv2 import numpy as np # 读取相机拍摄的图像 image = cv2.imread('1.jpg') # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色瓶盖的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 根据颜色范围提取红色瓶盖的区域 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) cv2.imshow('Mask', mask) # 进行形态学操作，去除噪声 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 检测红色瓶盖的轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)请完善上述代码，显示结果

import cv2
import numpy as np

# 读取相机拍摄的图像
image = cv2.imread('1.jpg')

# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义红色瓶盖的HSV颜色范围
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])

# 根据颜色范围提取红色瓶盖的区域
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

# 显示提取的红色瓶盖区域
cv2.imshow('Mask', mask)

# 进行形态学操作，去除噪声
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 检测红色瓶盖的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制检测到的轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

def remove_colors_except(image, target_colors, threshold): result = np.zeros_like(image) for target_color in target_colors: # 计算目标颜色的范围 blue = int(target_color[0]) green = int(target_color[1]) red = int(target_color[2]) lower_range = np.array([blue - threshold, green - threshold, red - threshold]) upper_range = np.array([blue + threshold, green + threshold, red + threshold]) # 创建掩码，将目标颜色范围以外的像素设为黑色，目标颜色范围内的像素设为白色 mask = cv2.inRange(image, lower_range, upper_range) # 将目标颜色范围内的像素设为白色 result[mask > 0] = (255, 255, 255) # 显示结果图像 cv2.imwrite('222.bmp', result) return result 修改可以直接传入目标色格式 "FFFFFF"

可以将传入的目标色格式 "FFFFFF" 转换成对应的 RGB 值，然后再调用原有的函数进行处理。修改后的代码如下：

def remove_colors_except(image, target_colors, threshold):
    result = np.zeros_like(image)
    for target_color in target_colors:
        # 将目标色格式 "FFFFFF" 转换成 RGB 值
        blue = int(target_color[0:2], 16)
        green = int(target_color[2:4], 16)
        red = int(target_color[4:6], 16)
        # 计算目标颜色的范围
        lower_range = np.array([blue - threshold, green - threshold, red - threshold])
        upper_range = np.array([blue + threshold, green + threshold, red + threshold])
        # 创建掩码，将目标颜色范围以外的像素设为黑色，目标颜色范围内的像素设为白色
        mask = cv2.inRange(image, lower_range, upper_range)
        # 将目标颜色范围内的像素设为白色
        result[mask > 0] = (255, 255, 255)
    # 显示结果图像
    cv2.imwrite('222.bmp', result)
    return result

其中，`int(target_color[0:2], 16)` 表示将 `target_color` 字符串中前两个字符解析为 16 进制整数。