## 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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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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文章目录一、图像红变蓝，蓝变红的问题（1）原因分析（2）代码及结果展示1）错误代码2）错误结果3）正确代码二、深度学习数据包plt.imshow绘制图像偏蓝黄色（1）原因分析1）原理解释代码2）结果（2）实际绘图分析与解决1）问题代码示例2）问题结果3）期望代码示例4）期望结果三、参考 一、图像红变蓝，蓝变红的问题（1）原因分析用cv2.imread()读取数据，用plt.imshow()展示数
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2024-05-29 06:12:31
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今天写的是图像，视频的加载与保存1.图像，数字图像，像素1.图像图像：定义为二维函数f(x,y),其中，x,y是空间坐标，f(x,y)是点（x,y）的幅值灰度图像：是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y)彩色图像：由三个（如RGB,HSV）二维灰度（或亮度）函数RGB：R，红，G，绿，B，蓝HSV：H，色调，S，饱和度，V：明度2.数字图像数字图像：像素组成的二维排列，可以用矩阵表示单色（灰度）图
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2024-09-29 17:23:39
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# 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
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2024-06-18 10:12:27
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目标学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。cv.add，cv.addWeighted等。图像加法您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。注意OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。例如，考虑
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2024-08-17 10:28:04
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目的：使用OpenCV 中的函数cv::threshold实现阈值操作理论：阈值？ 1) 最简单的分割方法 2) 应用实例：从图像中分割出我们要分析的对象区域。这种分离基于对象的像素和背景像素之间的强度的变化实现。 3) 为了区分我们感兴趣的像素（which will eventually be rejected），我们将用每一个像素的值和threshold比较（依据要解决的问题确定）。 4) 一
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2024-04-22 10:48:22
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# 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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# 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
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# 如何在 Python OpenCV 中保留固定 RGB 颜色
在这篇文章中，我们将逐步学习如何使用 Python 的 OpenCV 库来保留图像中的固定 RGB 颜色。这是一个常见的图像处理任务，尤其是在图像分割和颜色检测领域。
## 任务流程概览
| 步骤编号 | 操作 | 描述
原创
2024-10-22 05:57:28
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# Python获取图片特定颜色坐标
在图像处理中，有时候我们需要定位图片中特定颜色的像素坐标。Python提供了强大的图像处理库OpenCV，通过它我们可以轻松实现这个功能。
## 图像处理基础
在开始之前，我们先来了解一下图像处理的一些基础知识。在计算机中，图像通常表示为一个二维矩阵，每个矩阵元素代表一个像素点，包含RGB（红绿蓝）三个颜色通道的数值。
## 代码示例
下面是一个简单
原创
2024-06-03 03:44:16
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# 使用Python提取图片特定颜色坐标教程
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Python提取图片中特定颜色的坐标。这项任务对于刚入行的小白可能会有些困难，但只要跟着我的步骤进行，你将能够轻松地完成这项任务。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 将图片转
原创
2024-06-16 05:00:24
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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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Kinect开发学习笔记之（四）提取颜色数据并用OpenCV显示 我的Kinect开发平台是：Win7 x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055下面这几个大部分是参考“timebomb”的Kinect学习笔记系列：非常感谢“timebomb”的
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2024-05-20 23:48:02
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效果展示： 思路是将图片转化为hsv格式，然后用inRange函数变为黑白二值化图像，二值化图像有噪点时用开操作闭操作去除，用canny算子检测边缘，findContours函数寻找轮廓，再计算轮廓矩 和中心，再绘制轮廓和形心图片转化为hsv格式 图为各种颜色的hsv值对应表cvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV); //直接转换为hsv HSV效果图inRange函数//in
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2024-03-28 03:31:38
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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
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2024-03-07 09:11:25
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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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# 用 OpenCV 截图图片特定区域的 Python 教程
## 简介
在图像处理的世界里，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常强大和流行的库。它为我们提供了许多功能，包括图像处理、计算机视觉和机器学习等。在这篇文章中，我将教你如何使用 OpenCV 在 Python 中截取特定区域的图片。
## 流程步骤
首先，我们将整个流程
原创
2024-09-26 03:39:43
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