今天就跟大家聊聊有關(guān)怎么在python中使用opencv實(shí)現(xiàn)根據(jù)顏色進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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建立項(xiàng)目colordetect.py，代碼如下：

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import cv2

def colorDetect():
 image = cv2.imread('./1.png')
 # 使用RGB顏色空間檢測(cè)紅 藍(lán) 黃 灰，設(shè)置合適的閾值
 boundaries = [
 ([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
 ([86, 31, 4], [220, 88, 50]),
 ([25, 146, 190], [62, 174, 250]),
 ([103, 86, 65], [145, 133, 128])
 ]

 for lower, upper in boundaries:
 lower = np.array(lower, dtype='uint8')
 upper = np.array(upper, dtype='uint8')
 # 低于lower和高于upper的像素為黑色，lower-upper之間的像素為白色
 mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
 # 利用蒙版，進(jìn)行圖像的邏輯與運(yùn)算
 output = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

 cv2.imshow('image', np.hstack([image, output]))
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

def main():
 colorDetect()

if __name__ == "__main__":
 main()

定義RGB顏色列表：

boundaries = [
 ([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
 ([86, 31, 4], [220, 88, 50]),
 ([25, 146, 190], [62, 174, 250]),
 ([103, 86, 65], [145, 133, 128])
]

該部分([17, 15, 100], [50, 56, 200])，表示圖像像素R>=100, B>=15, G>=15和R<=200, B<=56, G<=50的像素將視為紅色。

看完上述內(nèi)容，你們對(duì)怎么在python中使用opencv實(shí)現(xiàn)根據(jù)顏色進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

本文標(biāo)題：怎么在python中使用opencv實(shí)現(xiàn)根據(jù)顏色進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)-創(chuàng)新互聯(lián)
文章起源：http://www.rwnh.cn/article22/dopdjc.html

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