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1.用于简单的对象检测、跟踪
2.简单前背景分割
#encoding:utf-8 #黄色检测 import numpy as np import argparse import cv2 image = cv2.imread('huang.png') color = [ ([0, 70, 70], [100, 255, 255])#黄色范围~这个是我自己试验的范围,可根据实际情况自行调整~注意:数值按[b,g,r]排布 ] #如果color中定义了几种颜色区间,都可以分割出来 for (lower, upper) in color: # 创建NumPy数组 lower = np.array(lower, dtype = "uint8")#颜色下限 upper = np.array(upper, dtype = "uint8")#颜色上限 # 根据阈值找到对应颜色 mask = cv2.inRange(image, lower, upper) output = cv2.bitwise_and(image, image, mask = mask) # 展示图片 cv2.imshow("images", np.hstack([image, output])) cv2.waitKey(0)
以上这篇python-opencv颜色提取分割方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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更新日志
2024年11月27日
2024年11月27日
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