今天就跟大家聊聊有关怎么在python中使用opencv实现根据颜色进行目标检测，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
宜州ssl适用于网站、小程序/APP、API接口等需要进行数据传输应用场景，ssl证书未来市场广阔！成为创新互联的ssl证书销售渠道，可以享受市场价格4-6折优惠！如果有意向欢迎电话联系或者加微信：18982081108（备注：SSL证书合作）期待与您的合作！
建立项目colordetect.py，代码如下：
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2
def colorDetect():
image = cv2.imread('./1.png')
# 使用RGB颜色空间检测红 蓝 黄 灰，设置合适的阈值
boundaries = [
([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
([86, 31, 4], [220, 88, 50]),
([25, 146, 190], [62, 174, 250]),
([103, 86, 65], [145, 133, 128])
]
for lower, upper in boundaries:
lower = np.array(lower, dtype='uint8')
upper = np.array(upper, dtype='uint8')
# 低于lower和高于upper的像素为黑色，lower-upper之间的像素为白色
mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
# 利用蒙版，进行图像的逻辑与运算
output = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
cv2.imshow('image', np.hstack([image, output]))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
def main():
colorDetect()
if __name__ == "__main__":
main()定义RGB颜色列表：
boundaries = [
([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
([86, 31, 4], [220, 88, 50]),
([25, 146, 190], [62, 174, 250]),
([103, 86, 65], [145, 133, 128])
]
该部分([17, 15, 100], [50, 56, 200])，表示图像像素R>=100, B>=15, G>=15和R<=200, B<=56, G<=50的像素将视为红色。
看完上述内容，你们对怎么在python中使用opencv实现根据颜色进行目标检测有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
网页标题：怎么在python中使用opencv实现根据颜色进行目标检测-创新互联
地址分享：
http://cdkjz.cn/article/dopdjc.html
