1.颜色空间转换(RGB转HSV)
为了较准确的调红色和绿色的HSV,我使用cv2.createTrackbar()函数创建了六个滚动条
#创建HSV最低滚动条 cv2.createTrackbar('H_min','image',35,180,nothing) cv2.createTrackbar('S_min','image',43,255,nothing) cv2.createTrackbar('V_min','image',46,255,nothing) #创建HSV最高滚动条 cv2.createTrackbar('H_max','image',0,180,nothing) cv2.createTrackbar('S_max','image',255,255,nothing) cv2.createTrackbar('V_max','image',255,255,nothing)
实际效果如图
2.识别颜色并画矩形框
颜色阈值已经确定了,这就可以进行颜色识别了。
为了让识别更稳定,在代码中加入自适应阈值。
th_img = cv2.adaptiveThreshold(mask,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,5,2)
3.画矩形框
使用函数cv2.findContours()来检测物体轮框
再使用函数cv2.boundingRect()查找最小矩形框
使用函数cv2.rectangle()画出
contours_green,hierarchy = cv2.findContours(th_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours_red,hierarchy = cv2.findContours(th_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for red in contours_red: x_red,y_red,w_red,h_red = cv2.boundingRect(red) if w_red>width|h_red>height: cv2.rectangle(img,(x_red,y_red),((x_red+h_red),(y_red+w_red)),(0,255,0),1) for red in contours_red: x_red,y_red,w_red,h_red = cv2.boundingRect(red) if w_red>width|h_red>height: cv2.rectangle(img,(x_red,y_red),((x_red+h_red),(y_red+w_red)),(0,255,0),1)
为了凸显出颜色的差距,我使用绿色的矩形框,画红色的物体,用红色的矩形框画绿色物体
以上这篇Python-opencv实现红绿两色识别操作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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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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