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本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位,以此为基础,我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位,或者特定颜色线条的提取与定位
主要步骤:
将RGB图像转化为HSV,H表示色调(度数表示0-180),S表示饱和度(取值0-255),V表示亮度(取值0-255),不同的颜色有着不同的取值范围,一般给出如下:
设定待提取颜色的HSV范围值,然后调用inRange函数实现对颜色空间的提取,该函数会将除目标颜色外的其余颜色为黑色背景,仅保留该颜色为前景
cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
参数解析:
第一个参数:hsv指的是原图
第二个参数:lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值,图像值变为0
第三个参数:upper_red指的是图像中高于这个upper_red的值,图像值变为0
而在lower_red~upper_red之间的值变成255
二值化
腐蚀与膨胀操作,去除噪点,连接断点
调用findContours函数进行轮廓检测
cv2.findContours()函数接受的参数为二值图,即黑白的(不是灰度图)
cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])
参数解析
第一个参数是寻找轮廓的图像;
第二个参数表示轮廓的检索模式,有四种(本文介绍的都是新的cv2接口):
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