Python中使用opencv-python库进行颜色检测
Python中使用opencv-python库进行颜色检测
Python中使用opencv-python库进行颜色检测
之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行颜色检测的博文，当然使用opencv-python库也可以实现。
在Python中使用opencv-python库进行颜色检测非常简单，首选读取一张彩色图像，并调用函数imgHSV = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV);函数将原图img转换成HSV图像imgHSV，再设置好HSV三个分量的上限和下限值，调用inRange函数imask = cv2.inRange(imgHSV,lower,upper)将HSV色彩图像转换成掩码图，掩码图中只有黑白二值图像，从而达到颜色检测的目的。颜色检测通常可以用于物体检测和跟踪中，尤其在不同的图像和物体中根据特定的颜色去筛选出某个物体。
通过学习油管博主murtazahassan的视频LEARN OPENCV in 3 HOURS with Python | Including 3xProjects | Computer Vision，里面第7个OpenCV示例将到如何从一副兰博基尼的轿车图像中进行颜色检测，相关代码地址为:Learn-OpenCV-in-3-hours
如下所示：
代码示例和运行结果
运行结果如下图所示：
使用matplotlib库将多幅图像在一张图上显示
当然我们可以替换掉上面的stackImages(scale,imgArray)，借助matplotlib`库将多幅图像在一张图上显示，相应的代码如下：
在VScode中运行结果如下图所示：
注意：由于python-opencv中彩色图像默认是BGR，matplotlib库中默认是RGB，所以使用matplotlib库显示图像时，需要对原图像（BGR）使用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)函数进行转换，不然图像显示不正确。如下图所示：
参考资料
腾讯云开发者
