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本文实例为大家分享了python利用opencv实现颜色检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下
需要实现倒车辅助标记检测的功能,倒车辅助标记颜色已经确定了,所以不需要使用深度学习的方法,那样成本太高了,直接可以使用颜色检测的方法。
1.首先需要确定待检测目标的HSV值
import cv2 img = cv2.imread('l3.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) def mouse_click(event, x, y, flags, para): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 左边鼠标点击 print('PIX:', x, y) print("BGR:", img[y, x]) print("GRAY:", gray[y, x]) print("HSV:", hsv[y, x]) if __name__ == '__main__': cv2.namedWindow("img") cv2.setMouseCallback("img", mouse_click) while True: cv2.imshow('img', img) if cv2.waitKey() == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows()
2.然后利用颜色检测,检测出指定目标
import numpy as np import cv2 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red = np.array([0, 127, 128]) # 红色阈值下界 higher_red = np.array([10, 255, 255]) # 红色阈值上界 lower_yellow = np.array([15, 230, 230]) # 黄色阈值下界 higher_yellow = np.array([35, 255, 255]) # 黄色阈值上界 lower_blue = np.array([85,240,140]) higher_blue = np.array([100,255,165]) frame=cv2.imread("l3.png") img_hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red = cv2.inRange(img_hsv, lower_red, higher_red) # 可以认为是过滤出红色部分,获得红色的掩膜 mask_yellow = cv2.inRange(img_hsv, lower_yellow, higher_yellow) # 获得绿色部分掩膜 mask_yellow = cv2.medianBlur(mask_yellow, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask_blue = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue, higher_blue) # 获得绿色部分掩膜 mask_blue = cv2.medianBlur(mask_blue, 7) # 中值滤波 #mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red) # 三部分掩膜进行按位或运算 print(mask_red) cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 轮廓检测 #红色 cnts2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_blue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 轮廓检测 #红色 cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_yellow, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'red', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2) for cnt in cnts2: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'blue', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'yellow', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('frame', frame) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
3.效果
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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