怎么实现opencv识别二维码后再进入颜色识别函数,写出具体的颜色识别代码
时间: 2023-07-14 10:12:00 浏览: 89
基于Opencv实现颜色识别
实现opencv识别二维码可以使用Python中的`cv2`库和`zbar`库,具体代码如下:
```python
import cv2
from pyzbar.pyzbar import decode
# 读取图片
img = cv2.imread("qrcode.png")
# 识别二维码
data = decode(img)
if data:
# 如果成功识别二维码,则读取二维码中的字符串信息
info = data[0].data.decode('utf-8')
print('二维码信息:', info)
# 在这里可以根据二维码信息执行相应的函数,比如进入颜色识别函数
color_detection(img)
else:
print('未识别到二维码')
# 颜色识别函数
def color_detection(img):
# 这里是颜色识别的具体代码
# ...
```
接下来是颜色识别的代码,这里我们使用的是`cv2`库进行颜色识别,具体代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread("color.jpg")
# 定义颜色范围
lower = np.array([50, 50, 50])
upper = np.array([70, 255, 255])
# 将图片转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 根据颜色范围提取图像
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
# 对图像进行腐蚀和膨胀处理,去除噪点
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=2)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=2)
# 找出颜色区域的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历所有轮廓,画出包围它们的矩形
for i in range(len(contours)):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
```
以上代码中,我们首先读取一张图片,然后定义了一个颜色范围,接着将图片转换为HSV格式,根据颜色范围提取图像,去除噪点,找出颜色区域的轮廓,最后画出包围它们的矩形。
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