python识别颜色,opencv颜色识别原理

目标

在本教程中，您将学习以下内容：

使用OpenCV cv : inRange函数执行基本阈值操作。

根据HSV颜色空间的像素值范围检测对象。

原理

在上一个教程中，您学习了如何使用cv : threshold函数执行阈值处理。

在本教程中，您将学习如何使用cv :inRange函数来执行此操作。

概念不变，但现在添加了所需的一系列像素值。

HSV色彩空间

色调/饱和度/亮度(HSV )颜色空间是表示颜色空间的模型，如RGB颜色模型。根据色相通道建模颜色类型，对于需要按颜色分割对象的图像处理任务非常有用。色度的变化表示颜色成分的多少。亮度通道表示颜色的亮度。下图显示了HSV圆柱图。

由于RGB色彩空间中的颜色使用三个通道对进行编码，因此基于颜色分割图像中的对象更加困难。 (HSV中只有Hue的一个通道表示颜色)

有关使用cv : cvtColor函数将一个颜色空间转换为另一个颜色空间的表达式，请参见颜色转换

inRange ) )函数说明

语音识别(inputarraysrc，

InputArray lowerb，

输入阵列更新器，

OutputArray dst；

第一个参数：输入图像

第二个参数： h、s和v的最小值，例如scalar(low_h、low_S和low_V ) ) )。

第三个参数： h、s和v的最大值，例如scalar(low_h、low_S和low_V ) )。

第四个参数：输出图像必须与输入图像大小相同，且为CV_8U类

源代码

#include iostream

#include 'opencv2/imgproc.hpp '

#include 'opencv2/highgui.hpp '

using namespace cv；

int main () )

{

videocapturecapture(0；

//【2】循环显示各帧

while(1)。

{

马特图像； //定义保存各帧图像的Mat变量

捕获图像； //读取当前帧

//====================================

Mat hsv=image.clone (；

Mat frame_threshold=image.clone (；

cvtcolor(image、hsv、COLOR_BGR2HSV )；

双低_ h=35；

双低_ s=43；

双低_ v=46；

双精度high _ h=77；

双精度high _ s=255；

双精度high _ v=255；

inrange(HSV，scalar ) low_h，low_S，low_V )，scalar (high _ s，high_V )，frame_threshold ) )。

imshow(ini )、image )；

imshow(out1)、hsv )；

imshow(out2)、frame_threshold )；

等待密钥(30； //延迟30ms

}

返回0；

}

步骤的说明

从默认的或提供的捕获设备捕获视频流。