python opencv 检测绿灯亮

原创

mob64ca12ebb57f 2024-06-10 04:54:15 ©著作权

文章标签 python 灰度图读取图像 文章分类 Python 后端开发

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如何使用Python OpenCV检测绿灯亮

导言

作为一名经验丰富的开发者，我将会教会你如何使用Python OpenCV检测绿灯亮的过程。在这篇文章中，我会逐步介绍整个流程，并提供每一步需要使用的代码及其注释。让我们开始吧！

流程步骤

以下是实现“python opencv 检测绿灯亮”的流程步骤表格：

步骤	描述
1	读取图像
2	将图像转换为灰度图
3	使用颜色阈值进行绿色区域提取
4	进行形态学处理
5	检测是否有绿灯亮

代码实现

步骤1：读取图像

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('traffic_light.jpg')

这段代码使用OpenCV库读取名为'traffic_light.jpg'的图像。

步骤2：将图像转换为灰度图

# 将图像转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

这段代码将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理过程。

步骤3：使用颜色阈值进行绿色区域提取

import numpy as np

# 设置绿色区域的颜色阈值
lower_green = np.array([35, 50, 50])
upper_green = np.array([90, 255, 255])

# 将图像转换为HSV格式
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 创建掩膜
mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_green, upper_green)

# 提取绿色区域
green_area = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

这段代码通过设置颜色阈值提取出图像中的绿色区域。

步骤4：进行形态学处理

# 进行形态学处理
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
morphology = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

这段代码使用形态学处理来进一步处理绿色区域的mask，以便更好地检测绿灯亮。

步骤5：检测是否有绿灯亮

# 检测是否有绿灯亮
if cv2.countNonZero(morphology) > 0:
    print('绿灯亮')
else:
    print('无绿灯亮')

这段代码通过计算形态学处理后的mask中非零像素的数量，来判断是否有绿灯亮。

状态图

stateDiagram
    开始 --> 读取图像: 步骤1
    读取图像 --> 转换为灰度图: 步骤2
    转换为灰度图 --> 绿色区域提取: 步骤3
    绿色区域提取 --> 形态学处理: 步骤4
    形态学处理 --> 检测绿灯亮: 步骤5
    检测绿灯亮 --> 结束