如何使用opencv在白色背景上检测白纸
使用OpenCV在白色背景上检测白纸可以通过以下步骤实现：
- 导入OpenCV库：在代码中导入OpenCV库，确保可以使用OpenCV的功能。
- 读取图像：使用OpenCV的函数读取待检测的图像。
- 转换颜色空间：将读取的图像从默认的BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。HSV颜色空间更适合进行颜色分析。
- 设定颜色范围：根据白纸的颜色特征，设定一个合适的颜色范围。白色在HSV颜色空间中的取值范围是非常广泛的，可以通过试验和调整来确定最佳的颜色范围。
- 进行颜色过滤：使用OpenCV的函数根据设定的颜色范围对图像进行颜色过滤，将白色部分提取出来。
- 进行形态学操作：对过滤后的图像进行形态学操作，如腐蚀和膨胀，以去除噪声并填充图像中的空洞。
- 检测轮廓：使用OpenCV的函数检测过滤后图像中的轮廓。
- 过滤轮廓：根据轮廓的特征，可以通过一些条件来过滤掉不符合要求的轮廓，如面积、宽高比等。
- 绘制边界框：对于符合要求的轮廓，可以使用OpenCV的函数绘制边界框或者标记出来。
- 显示结果：将处理后的图像显示出来，以便查看检测结果。
需要注意的是，以上步骤仅提供了一个基本的框架，具体的实现细节和参数调整需要根据具体情况进行调整和优化。
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安卓系统中的OpenCV图像处理
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请查看图像链接，您能否建议最好的方法来检测图像中的球？我尝试了轮廓，霍夫圆和大多数常规的边缘检测方法，但我得到了太多的背景噪声。
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OpenCV分裂等值线
python、opencv、contour
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我正在研究这个被分割的图像：
这就是等高线的绘制状态：
我试着检测到手，但是轮廓太大了，它抓住了我的整个身体。
我需要这样的：
我的代码：
import cv2
orImage = cv2.imread("f.png")
image = cv2.cvtColor(orImage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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浏览 3提问于2016-12-30得票数 2
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拍了一张电视的照片。
分裂图像在R，G，B平面-我开始测试使用H，S，V也，似乎有点有希望。
对于每个平面，以0到255为范围值的阈值图像。
减少噪音，用精明的方法检测边缘，找出轮廓并逼近它。
选择包含图像中心的等高线(我可以假设图像的中心位于电视屏幕内)
使用convexHull和HougLines来过滤和细化无效的轮廓。
选择具有特定区域的等高线(区域在图像的10%-90%之间)。
只保留只有4个点的等高线。
但是这太慢了(在每个通道上循环(RGB
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如何从图像Python OpenCV的背景中分割对象？
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图像是
我使用的代码是：
img = cv2.imread(r'source_img.jpg')
low = np.array([0,0,40])
high = np.array([180,18,230])
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv,low,high)
masked_img =
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在图像中查找颜色方块的轮廓和中点
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基于OpenCV的矩形检测/跟踪
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matlab中的图像分割
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( B)相似的颜色背景：
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我看过这个，但它是实时处理的，显示轮廓线。我想使用静态图像作为我的应用程序和显示轮廓线与像素有相似的颜色。
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openCv求边/轮廓坐标
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假设我有下面的图像，其中有一个带有白色标签的文件夹图像。我想要的是检测文件夹的端点坐标和它上的白皮书(都是矩形)。使用坐标，我想知道文件在文件夹中的确切位置。
给出:内白纸的长方形总是大小固定的，所以我们可以在某个地方用这个知识吗？
我对opencv很陌生，并试图找到一些关于我应该如何处理这个问题的指导？
问题陈述:我们不能依赖基于颜色的解决方案，因为这只是一个例子，文件夹和矩形纸的颜色都可以改变。也可以有其他嘈杂的文件，但有一件事是给定的，整个文件夹和大矩形纸总是最大的两个矩形在任何时候。
我已经尝试过opencv精明的边缘检测，它看起来像这张图像。
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浏览 0提问于2018-06-12得票数 1
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从光背景中自动裁剪物体的正确方法是什么？
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我试着从扫描图像中提取物体。在白色背景上可能有几个文档，我需要自动裁剪和旋转它们。这似乎是一个相当简单的任务，但我被困在某个点，并一直取得不好的结果。
我试过：
对图像进行二值化处理，通过形态学运算得到连通分量。
分水岭分割使用膨胀和侵蚀的二值图像作为掩模组件。
应用Canny探测器并填充轮廓。
这些都没有给我带来好的结果。如果物体没有对比度边缘(即白色背景上的一张纸)，它会分裂成许多独立的组件。如果我通过过度膨胀将这些部件连接起来，背景噪声也会膨胀，一切都变得一团糟。
例如，我有一个图像：
在应用Canny探测器并填充轮廓之后，我得到了这样的结果：
如
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在OpenCV - Python中检测对象的颜色
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我对OpenCV 3.4中的颜色检测有问题。我将在下面介绍一下我的问题。
import numpy as np
import cv2
img= cv2.imread("C:\\Users\Stefan_Cepa\\Desktop\\dataset2\\set\\A6.png")
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_range = np.array([30,150,150])
upper_range = np.array([255,255,180])
mask = cv2.inRange(hsv, lowe
浏览 0提问于2018-03-03得票数 1
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如何提取给定特定颜色的图像的一部分？
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浏览 0提问于2015-11-13得票数 1
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用opencv检测棕色物体
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我要在图片中找到棕色物体。我已经做了以下工作：
将图像BGR转换为HSV
我使用opencv的inRange函数来查找棕色。
简历:inRange(src，Scalar(9，95，95)，Scalar(17,255,255)，dest)；
找出轮廓但我没有得到轮廓。
输入图像
问题
我要在上面的图像中检测眼睛的棕色，.When，我用以上的范围表示棕色，我得到了零轮廓。
棕色以上的范围是对的吗？应该是什么？
浏览 2提问于2015-08-01得票数 0
1回答
在一盘水果中检测香蕉或苹果，成功率> 90%。(见图)
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嗨!我对OpenCV和图像处理有点陌生。到目前为止，我已经尝试了一些方法，但我相信一定会有更好的方法。
1)。手动查找颜色范围(HSV)使用GColor2 2/Gimp工具/trackbar从参考图像，其中包含一个单一的水果(香蕉)的白色背景。然后，我使用inRange()、findContour()、drawContour()对参考香蕉图像和目标图像(水果盘)和matchShapes()进行了比较。
只要选择的颜色范围合适，它就能工作得很好。(见第二张图片)。但是由于这些水果没有统一的固体颜色，这种方法对我来说似乎不是一个理想的方法。我不想硬编码inRange()中的颜色
浏览 2提问于2014-07-10得票数 5
3回答
如何根据颜色和大小来分割对象？
image-processing、opencv、computer-vision、image-segmentation
我有两个图像处理问题，我正在处理的开放-简历。
识别彼此不同颜色的相似物体。
识别不同大小的不同尺寸的相似颜色物体。
场景1和2的示例图像；
1
2
这两种图像都有三种感兴趣的对象。(三种颜色或三种大小)
我遇到的技术包括阈值化，然后使用侵蚀与像素计数，颜色分割使用RGB值。
什么是好的工作链，什么是好的起点？
浏览 2提问于2012-06-12得票数 3
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如何利用开放式cv检测图像中的黑色轮廓
python、opencv、image-processing
我有一个图像显示如下(此图像是对原始图像进行预处理的结果)：
我要做的是检测黑色区域的轮廓，该区域以2个白色区域为界(请注意，白色区域并不总是固体的，可能存在2、3、.顶部断开连接的白色区域-对于大多数图片，白色区域是连续的；但是，也有一些顶部白色区域不连续的例子--请参阅我问题的更新部分，以查看非连续区域的示例)。
你有什么建议吗?我怎样才能探测到黑色区域的边界，并分离出黑色区域？
Micka ========请求的=========更新
非连续白色区域的例子(这只发生在顶层)-底层总是持续实心白色区域。
在这种情况下，如上图所示，我可以选择如下所示的区域。
理
浏览 14提问于2022-10-12得票数 1
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Python cv2中的皮肤检测与背景减法
python、opencv、gesture-recognition
在过去的几天里，我一直在使用OpenCV Python编写一个手势识别程序。理想情况下，我希望有一个类似于中显示的系统。我已经阅读了视频描述中描述的算法，我几乎理解了所有的算法。然而，我一直难以复制他在背景减法和肤色检测方面的成功。我的所有尝试最终都非常嘈杂和/或非常依赖于照明，这两种情况都使我的代码暂时无用。
我尝试了以下几点：
BackgroundSubtractorMOG和BackgroundSubtractorMOG2在彩色框中的应用
将图像分割成Y Cr Cb，在将每一图像重新组合成一幅图像之前，分别对每一幅图像应用道义或MOG2
过滤范围以去除非肤色的颜色(适用于彩色图
浏览 1提问于2016-05-21得票数 5
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如何在opencv中绘制特定颜色的边界？
opencv、image-processing、contour
假设我有个形象。我基本上想要跨越我想要的特定颜色。我知道该颜色的hsv最小和最大标量值。但我不知道该怎么做。
#include <iostream>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include<stdio.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char**
浏览 3提问于2015-07-29得票数 0
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