# Python OpenCV特定区域填充颜色的实现
在图像处理的领域中，使用OpenCV对特定区域进行填充颜色是一项常见且实用的操作。本文将详细介绍如何使用Python中的OpenCV库来实现这一功能，同时提供示例代码和图示来帮助理解。
## 图像处理的基本概念
图像处理是计算机视觉的核心之一，旨在对图像进行操作和分析，以提取出有用的信息。在这其中，填充颜色是一个常见的操作，它可以用于标记
漫水填充是一种用特定的颜色填充连通区域（替换自动选中和种子点相连的区域的颜色），通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果的方法。作用：①用来标记或分离图像的一部分（以便对其进行进一步处理或分析）； ②用来输入图像获取掩码区域（掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点，操作的结果总是连续的区域）；注
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2024-03-25 13:20:30
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## Python OpenCV 保留图片特定颜色
### 引言
在数字图像处理中，我们经常需要对图像进行各种处理和分析。其中一个常见的需求是从图像中提取特定颜色的目标物体。Python的OpenCV库是一个强大的图像处理工具，可以帮助我们实现这个目标。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来保留图像中的特定颜色。
### 准备工作
在开始之前，我们需要准备好Python和Open
原创
2023-08-26 08:24:49
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学习颜色识别之前先介绍一下新认识的图像格式HSV：色调H用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°； 饱和度S饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就
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2023-10-03 18:19:20
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前言在使用opencv时，我们有时需要提取图像中特定的颜色区域，具体步骤一般是将图像转换为HSV颜色空间，然后根据inRange（）方法，填入适当的颜色参数，从而提取出我们想要的颜色区域颜色参数表如下图但要注意的是，这只是大致的范围，如果直接原封不动的填入这些参数，大概率提取的区域都是残缺错误的，要想得到比较精确的范围，必须在此基础上做修正，这样我们提取出来的区域才是比较符合预期的，但问题又来了，
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2024-02-25 06:33:26
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HSV色彩空间讨论HSV色彩空间可以更加方便的通过色调，饱和度和亮度来感知颜色。色调H，在8位图像中要将值[0,360] 除以2 【0，180】。每个色调值对应一个色彩。例如0 代表红色。150代表品红。在上述基础上，通过分析各种不同对象对应的HSV值，便可以查找不同的对象。例如，通过分析得到肤色的HSV值，就可以直接在图像内更加肤色的HSV 来查找人脸（等皮肤）区域，，哇哦饱和度S：灰度饱和对0
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2024-01-25 13:37:51
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# 使用 Python OpenCV 获取图像中特定颜色坐标的详细指南
如果你是一名刚入行的开发者，想要学习如何使用 Python OpenCV 获取图像中特定颜色的坐标，本篇文章将为你提供一个清晰的步骤和详细的代码示例。我们将涵盖实现这个功能所需的每一步，确保你对整个流程有一个全面的理解。
## 实现流程概览
下面是实现的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 07:02:35
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OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取 利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。1、实现原理 先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像，然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask，最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。2、使用的函数简述 (1) cv.cvt
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2023-12-09 15:27:44
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1. imread()函数在Opencv中如果想加载一副图片用imread()函数。2.imshow()函数在Opencv中如果想在窗口显示一副图像用imshow()函数。有时在imshow()函数之前使用nameWindows() 函数创建特定的窗口，用来显示图像。3.imwrite()函数在Opencv中可以调用imwrite()函数将处理后的图像写入指定的文件目录。下面先通过实例演示说明以上
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2023-11-25 07:01:11
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有时候我们没办法得到pdf或者word文档，这个时候会使用手机或者相机进行拍照，往往会出现背景，打印出来就是灰色的或者有黑色的背景，这个时候影响视野观看，通过代码实现对背景去除，还原清晰图像。代码如下：#!/usr/bin/python3.6
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020/11/17 19:06
# @Author : ptg
# @Email :
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2023-07-23 21:32:45
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python画图函数1.使用turtle模块import turtle2.画笔状态函数turtle.penup() #提起画笔，移动之后不会绘制图形
turtle.pendown() #放下画笔，移动之后绘制图形，与penup()配套使用
turtle.pensize(width) #设置画笔线条的粗细，（）中填数字，数字越大，笔越粗
turtle.speed() #设置画笔的速度，参数
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2023-10-17 14:07:12
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在本教程中，我们将学习Computer Vision中使用的流行色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。 1975年，匈牙利专利HU170062引入了一种难题，在43,252,003,274,489,856,000（43亿亿）种可能性中，只有一种正确的解决方案。到2009年1月，这项被称为“魔方”的发明席卷全球，销量超过3.5亿。 因此，有位同学又建立基于计
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2024-04-07 20:50:53
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一、BGR颜色空间在opencv中，硬件所使用的颜色顺序为BGR，而非RGB，虽然排序有所不同，但是在进行图像操作的时候会有很大的区别，BGR颜色空间分别对应蓝、绿、红；这三种颜色的排列组合可以组成人眼所看到的所有颜色，如图2.1： 二、HSV颜色空间HSV分别对应色度、饱和度、亮度，HSV颜色空间数据分明，适合计算机处理数据，HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用
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2024-03-17 13:57:28
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机器视觉之OpenCV教程图像容器Mat类基础一（二）
一、Mat像素点的存储方法色彩空间是指我们通过组合颜色分量来对各种颜色编码 灰度图像： 从黑到白 ，逐渐过渡 ， 划分成若干灰度级别彩色图像RGB模型： rgb是最常用的颜色模型 ， 人类就是这样感知 光线的 ， 在OpenCV中通道顺序是（blue 、 green 、 red）。彩色图像HSV和 HLS模型：是更贴近自然的颜色模
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2024-03-25 20:19:45
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1 图像色彩空间转换常见的色彩空间有HSV、RGB和YCrCb三种： RGB的色彩空间是设备独立的，不受设备不同的影响，取值范围在0-255。HSV色彩空间对计算机友好，H取值0-180，SV取值0-255。YCrCb色彩空间，Y表示信息，CrCb可以被压缩。 图像从一个色彩空间之间可以变换，但是可能存在如下问题：是否可以从一个色彩空间转换到另一个色彩空间是否存在信息传递和损失这一过程是否可逆Op
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2024-03-18 20:23:04
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彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
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2024-03-19 09:11:46
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使用OpenCV基于特定的色彩范围进行图像分割操作
一、遍历图像实现色彩掩码本节我们实现这样一个算法，我们指定某种颜色和一个阈值，根据输入图片生成一张掩码，标记符合的像素（和指定颜色的差异在阈值容忍内）。源代码如下，我们使用一个class完成这个目标，其指定了两种构建函数，并通过逐像素扫描的形式生成掩码（process成员函数）。另外，本class做了仿
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2024-06-12 05:39:04
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在本教程中，我们将了解计算机视觉中经常使用的色彩空间，并将其用于基于颜色的分割。我们还将用C ++和Python分享演示代码。 RGB色彩空间 RGB颜色空间具有以下属性 1. 它是一种加色空间，其中颜色通过红色，绿色和蓝色值的线性组合获得。 2. 三个通道通过照射到表面的光量相关联。 让我们将这两个图像分成R，G和B分量并观察它们以更深入地了解色彩空间。 图1：RGB颜色空间的不同通道：蓝（B
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2024-04-29 12:57:28
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OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换 目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.1 侵蚀与膨胀3.2 开运算与闭运算3.3 顶帽与黑帽3.4 结构元素 1. 图像阈值关于图像阈值主要涉及到两个函
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2024-07-20 17:10:40
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前言还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路里面用到了距离变换，连通区域计算，还是归一化等一些API，比较烦所，其中里面一个最关键的问题是通过图像二值化后进行形态学操作，需要反复不停的测试找到一个合适的点才能把最左侧的两个枣区分开，上一章中我们学习了In
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2024-02-26 16:55:55
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