Python OpenCV机器视觉：颜色分拣与物体坐标检测

本篇文章主要介绍了如何利用Python和OpenCV进行机器视觉任务中的颜色分拣，特别是针对蓝色物体的识别。作者通过编写Python脚本来实现实时视频流中物体位置的检测和颜色（蓝色）的筛选。以下是文章的关键知识点： 1. **引入库**: 开头部分导入了必要的库，如`cv2`（OpenCV）、`time`、`numpy`（数值计算库）以及`matplotlib.pyplot`（用于数据可视化）。`cv2.VideoCapture(0)`创建了一个摄像头对象，用于获取实时视频流。 2. **颜色空间转换**: 代码将BGR颜色空间的图像转换为HSV颜色空间，这是因为HSV更容易根据颜色范围来定义特征。这里定义了蓝色颜色的HSV范围，即低值（10,50,50）到高值（40,255,255）。 3. **颜色阈值**: 使用`cv2.inRange()`函数创建一个掩码，该掩码只保留HSV图像中位于蓝色颜色范围内的像素。 4. **形态学操作**: - **交叉形态学运算**: `cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5,5))`生成一个十字结构元素，用于腐蚀或膨胀操作，有助于去除噪声。 - **菱形形态学运算**: 定义了一个特殊的菱形结构元素，用于进一步细化滤波。 - **正方形形态学运算**: 同样的方法生成一个正方形结构元素，也可以用于噪声去除。 - **X形态学运算**: 生成一个X形结构元素，可能用于特定的形状检测。 5. **颜色分拣**: 使用`cv2.bitwise_and()`函数，对原始图像和掩码进行位与操作，只保留蓝色区域的像素，得到最终的蓝色物体区域。 6. **形态学处理**: 对于过滤后的结果，分别应用了腐蚀（dilate）和膨胀（theta dilation，但代码中并未实现）操作，这有助于改进边缘检测并消除小的噪声点。 7. **物体位置计算**: 文章中虽然没有明确提到如何计算质心（centroid）或形心（geometric center），但可以推测在实际应用中，可能通过轮廓检测或区域props等OpenCV功能来找出每个蓝色物体的中心位置。 本文主要涉及机器视觉中的颜色筛选、形态学操作以及可能的物体定位技术。这些技术在工业自动化、安防监控等领域有着广泛的应用，例如垃圾分类、产品检测等。通过结合OpenCV的图像处理和Python编程，可以实现高效、准确的颜色分拣系统。