opencv识别坐标框内的颜色
时间: 2023-09-30 18:11:44 浏览: 41
可以使用OpenCV中的颜色空间转换函数将图像转换为HSV颜色空间,并使用阈值化函数将特定颜色的像素分割出来。然后,可以使用形态学转换函数来去除噪声并将分割后的区域连接起来。最后,可以使用轮廓函数查找和绘制颜色区域的边界框并计算其坐标。
具体步骤如下:
1. 将图像转换为HSV颜色空间
```python
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
```
2. 使用阈值化函数分割出特定颜色的像素
```python
color_lower = np.array([h_min, s_min, v_min])
color_upper = np.array([h_max, s_max, v_max])
mask = cv2.inRange(img_hsv, color_lower, color_upper)
```
3. 使用形态学转换函数去除噪声并连接分割区域
```python
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
```
4. 使用轮廓函数查找和绘制颜色区域的边界框并计算其坐标
```python
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
print("x: {}, y: {}, width: {}, height: {}".format(x, y, w, h))
```
以上代码中,h_min、s_min、v_min、h_max、s_max、v_max是要识别的颜色的HSV值的下限和上限,可以根据实际需要进行调整。img是要识别的图像。最后,可以将绘制好边界框的图像显示出来。
注:以上代码仅为伪代码示例,具体实现还需要根据实际情况进行调整。