手动实现cv2.inRange函数

下面是手动实现cv2.inRange函数的代码示例：

import numpy as np

def inRange(img, lower, upper):
    lower = np.array(lower)
    upper = np.array(upper)
    mask = np.zeros_like(img)
    for c in range(img.shape[2]):
        mask[:,:,c] = np.logical_and(img[:,:,c] >= lower[c], img[:,:,c] <= upper[c])
    return np.all(mask, axis=2).astype(np.uint8) * 255

该函数接受三个参数：图像img，颜色范围的下限lower，颜色范围的上限upper。它会返回一个掩膜图像，其中在颜色范围内的像素值为255，否则为0。

该函数的实现方式是首先将颜色范围下限和上限转换为numpy数组，然后创建一个与输入图像相同大小的掩膜图像。接下来，对于每个通道，我们使用numpy.logical_and函数计算该通道中在颜色范围内的像素，并将结果存储在掩膜图像上。最后，我们使用numpy.all函数将所有通道的掩膜图像合并，并将结果转换为灰度图像。

相关问题

while 1: ret, frame = cap.read() frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0) hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv, blue_lower, blue_upper) mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2) mask = cv2.GaussianBlur(mask, (3, 3), 0) res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]

这是在使用Python中的OpenCV库进行图像处理时，处理摄像头捕获的视频的主循环部分。OpenCV是一种开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、目标跟踪、人脸识别等。在这个循环中，首先使用cap.read()读取一帧视频，然后使用cv2.GaussianBlur()函数对其进行高斯模糊处理，以减少噪声对后续处理的影响。接着使用cv2.cvtColor()函数将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间，方便后续对颜色进行处理。使用cv2.inRange()函数根据之前设置的颜色范围（blue_lower和blue_upper）对图像进行颜色分割，得到一个二值化的掩膜（mask）。使用cv2.erode()函数对掩膜进行腐蚀操作，以去掉掩膜中的噪点。再次使用cv2.GaussianBlur()函数对掩膜进行模糊处理，以平滑边缘。使用cv2.bitwise_and()函数将掩膜应用到原图像上，得到一个新的图像（res），该图像中只有符合颜色范围的部分被保留下来。最后使用cv2.findContours()函数对处理后的掩膜进行轮廓检测，得到图像中所有的轮廓（cnts）。该循环会一直运行，直到手动停止程序。

python手动实现cv2.canny算子

好的，下面是Python手动实现cv2.canny算子的代码：

import cv2
import numpy as np

def canny(image, low_threshold, high_threshold):
    # Convert the image to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # Apply Gaussian blur to the grayscale image
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    # Apply the Sobel operator to the blurred image
    sobelx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    sobely = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    # Compute the gradient magnitude and direction
    mag = np.sqrt(sobelx**2 + sobely**2)
    theta = np.arctan2(sobely, sobelx)
    # Convert the gradient direction to degrees
    angle = np.rad2deg(theta)
    # Apply non-maximum suppression
    nms = np.zeros_like(mag)
    for i in range(1, nms.shape[0]-1):
        for j in range(1, nms.shape[1]-1):
            if (angle[i,j] <= 22.5 and angle[i,j] > -22.5) or (angle[i,j] <= -157.5 and angle[i,j] > 157.5):
                if mag[i,j] > mag[i,j-1] and mag[i,j] > mag[i,j+1]:
                    nms[i,j] = mag[i,j]
            elif (angle[i,j] <= 67.5 and angle[i,j] > 22.5) or (angle[i,j] <= -112.5 and angle[i,j] > -157.5):
                if mag[i,j] > mag[i-1,j-1] and mag[i,j] > mag[i+1,j+1]:
                    nms[i,j] = mag[i,j]
            elif (angle[i,j] <= 112.5 and angle[i,j] > 67.5) or (angle[i,j] <= -67.5 and angle[i,j] > -112.5):
                if mag[i,j] > mag[i-1,j] and mag[i,j] > mag[i+1,j]:
                    nms[i,j] = mag[i,j]
            elif (angle[i,j] <= 157.5 and angle[i,j] > 112.5) or (angle[i,j] <= -22.5 and angle[i,j] > -67.5):
                if mag[i,j] > mag[i-1,j+1] and mag[i,j] > mag[i+1,j-1]:
                    nms[i,j] = mag[i,j]
    # Apply hysteresis thresholding
    edges = np.zeros_like(nms)
    edges[nms > high_threshold] = 255
    edges[nms < low_threshold] = 0
    for i in range(1, edges.shape[0]-1):
        for j in range(1, edges.shape[1]-1):
            if edges[i,j] == 255:
                if edges[i-1,j-1] == 0:
                    edges[i-1,j-1] = 128
                if edges[i-1,j] == 0:
                    edges[i-1,j] = 128
                if edges[i-1,j+1] == 0:
                    edges[i-1,j+1] = 128
                if edges[i,j-1] == 0:
                    edges[i,j-1] = 128
                if edges[i,j+1] == 0:
                    edges[i,j+1] = 128
                if edges[i+1,j-1] == 0:
                    edges[i+1,j-1] = 128
                if edges[i+1,j] == 0:
                    edges[i+1,j] = 128
                if edges[i+1,j+1] == 0:
                    edges[i+1,j+1] = 128
    edges[edges == 128] = 255
    edges[edges != 255] = 0
    return edges.astype(np.uint8)

其中，参数`image`为待处理的图像，`low_threshold`和`high_threshold`分别为低阈值和高阈值。返回值为处理后的二值图像。

该函数的实现过程如下：

1. 将图像转换为灰度图像；
2. 对灰度图像进行高斯模糊；
3. 对模糊后的图像进行Sobel算子计算，得到水平方向和垂直方向的梯度；
4. 计算每个像素点的梯度幅值和梯度方向；
5. 对梯度方向进行非极大值抑制，保留每个方向上梯度幅值最大的像素点；
6. 对抑制后的图像进行双阈值边缘连接，将高于高阈值的像素点视为强边缘，低于低阈值的像素点视为背景，介于两者之间的像素点视为弱边缘；
7. 对弱边缘像素点进行连接，将其与其相邻的强边缘像素点连接起来，最终得到二值图像。

需要注意的是，该函数的实现并不能完全等同于cv2.canny函数的实现，因为在非极大值抑制和边缘连接的过程中可能存在一些差异。