# 这是一个示例 Python 脚本。
import cv2
import numpy as np
def track_object():
# 打开摄像头外接
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头帧
# ret（Return Value）是一个布尔值，表示是否成功读取了一帧图像。如果成功
转载
2024-06-18 10:12:27
292阅读
前言在OpenCV中我们有时候提取样本的时候可能会通过颜色来进行提取，那HSV颜色空间在这个时候就可以加以利用上了，本章主要是解决HSV颜色空间（摘自网上文章，在此留用），用于对HSV一个基本的认识了解。HSV颜色系统简介HSV是一种在人们生活中甚至更常用的颜色系统，在电视遥控器上、在画画的调色板中、在你用爱某艺视频调整亮度时都很常见，因为它更符合人们描述颜色的方式——是什么颜色、颜色有多深、颜色
转载
2024-03-22 16:14:23
139阅读
学习目标：利用python+opencv对某颜色范围进行识别准备工作： 1、 Pycharm 开发环境 2、 Python 3.8.3 3、 opencv4 HSV基本颜色分量范围程序说明：其目标是为了检测颜色为黄色的物体，然后对其质心和轮廓标注出来。 检测图像为下方（程序比较简单，主要流程为： Videocapture获取图像 --> set重置图像大小提高程序速度 --> cv
转载
2023-07-31 17:41:14
389阅读
本次要整理记录的内容有：通过HSV色彩空间提取具有某种色彩范围的区域和像素统计。HSV色彩空间提取色彩范围 一般我们所使用的图像都是RGB图像，也就是具有R、G、B三通道的图像，每个通道的取值范围为[ 0 , 255 ]。而HSV图像同样是应用十分广泛的一种图像类型，它分为H、S、V三个通道，分别为色调、饱和度、亮度，其中H的取值范围是[ 0, 180 ]，S和V的取值范围是[ 0 , 255 ]
转载
2023-11-22 16:22:18
359阅读
static Ptr cv::StereoSGBM::create (
int minDisparity = 0,
int numDisparities = 16,
int blockSize = 3,
int P1 = 0,
int P2 = 0,
int disp12MaxDiff = 0,
int preFilterCap = 0,
int uniquenessRatio
转载
2024-10-25 11:49:24
52阅读
# 使用Python OpenCV 只保留指定颜色的实现指南
在计算机视觉中，图像处理是一项重要的技能。使用Python的OpenCV库，我们可以实现只保留特定颜色的效果。本文将分步骤详细讲解这个过程，确保即使是刚入行的小白也能顺利完成这一任务。
## 整体流程
下面是实现的整体流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-20 04:21:20
526阅读
OpenCV图像旋转,指定填充背景颜色边界颜色OpenCV与图像旋转有关的函
原创
2022-12-27 18:29:43
804阅读
目录1、获取tesseract版本号2、获取语言包列表3、识别图片中的文字4、获取图片中文字的详细信息5、识别图片中的文字和位置6、识别osd信息7、识别并生成xml文件避坑指南： pytesseract是对Tesseract-OCR命令行的封装，实际上底层调用的还是tesseract可执行文件，所以在使用pytesseract前需要完成Tesseract-OCR软件安装和语言包安装，详
转载
2024-09-16 02:36:24
189阅读
1 # coding: utf-8
2
3 '''
4 第13章主要介绍：颜色空间转换
5 '''
6
7 import cv2
8 import numpy as np
9
10 '''
11 经常用到的颜色空间转换是: BGR<->Gray 和 BGR<->HSV
12 cv2.cvtColor(input_image , flag),fla
转载
2024-04-28 22:52:16
27阅读
HSV模型解释HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H）饱和度（S）明度（V）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
转载
2024-06-20 06:27:52
95阅读
opencv中的函数使用OpenCV图像处理-Mat对象常用方法1.imshow（）函数imshow（）函数用于在指定的窗口显示一幅图像，函数原型如下：void imshow(const string& winname, InputArray mat);第一个参数：const string&类型的winname，填需要显示的窗口标识名称。第二个参数：InputArray类型的mat
转载
2024-03-07 09:11:25
57阅读
文章目录opencv3颜色识别(C++)目标思路1. 读取图像2. 对比度调整（直方图均衡）3.RGB颜色分类4.形态学去噪声代码结果参考 opencv3颜色识别(C++)目标给定一幅图像，可以是读取指定文件或者从摄像机获取，识别图像中的颜色。这里我们只识别8种颜色，包括黑、红、绿、黄、蓝、紫、靛、白。这8种颜色是RGB颜色空间中位于8个顶点的颜色。思路1. 读取图像读取摄像机的一帧VideoC
转载
2024-08-10 18:40:11
233阅读
# 使用 Python 和 OpenCV 查找指定颜色的位置
在计算机视觉领域，图像处理是一项基本而重要的技术。使用 Python 的 OpenCV 库，我们可以有效地查找和处理图像中的各种颜色。这不仅对图像处理领域的许多应用至关重要，而且对机器学习和人工智能中的数据处理也有着重要的影响。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 查找指定颜色的位置，并给出详细的代码示例。
原创
2024-09-23 06:10:36
168阅读
漫水填充算法，是根据选定的种子点，用一种自定义的颜色填充种子点的联通区域，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。
漫水填充经常被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。
所谓漫水填充，简单来说，就是自动选中了和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色。
漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域，掩码会加速处理过程，或者只处理
转载
2024-05-28 09:24:46
185阅读
（1）霍夫变换的计算复杂度较高，特别是对于大尺寸图像和复杂形状的检测。这会导致算法的执行时间较长，不适用于实时应用或对计算资源要求较高的场景。（2）霍夫变换对图像中的噪声比较敏感，因此需要进行预处理来降低噪声的影响。这可能会引入额外的步骤和计算开销。（3）霍夫变换对参数的选择较为敏感，不同形状的检测可能需要不同的参数设置。这对于非专业用户来说可能会增加使用的难度。（4）霍夫变换在处理曲线或曲面交叉
此篇笔记我们会学习在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI，如何使用addWeighted函数进行图像混合操作，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。一、设定感兴趣区域——ROI（region of interest）在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域(ROI，region of interest)，来专注或者简化我们的工作过程 。也就是从图像中
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
转载
2024-06-12 05:39:04
176阅读
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
转载
2024-07-20 17:10:40
30阅读
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
转载
2024-04-29 12:57:28
71阅读
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
转载
2024-02-26 16:55:55
49阅读
