這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python-opencv如何實(shí)現(xiàn)顏色提取分割方法，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

成都網(wǎng)絡(luò)公司-成都網(wǎng)站建設(shè)公司成都創(chuàng)新互聯(lián)10年經(jīng)驗(yàn)成就非凡，專業(yè)從事網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)，成都網(wǎng)頁設(shè)計(jì)，成都網(wǎng)頁制作，軟文發(fā)布平臺，廣告投放平臺等。10年來已成功提供全面的成都網(wǎng)站建設(shè)方案，打造行業(yè)特色的成都網(wǎng)站建設(shè)案例，建站熱線：028-86922220，我們期待您的來電！

1.用于簡單的對象檢測、跟蹤

2.簡單前背景分割

#encoding：utf-8
#黃色檢測
import numpy as np
import argparse
import cv2
image = cv2.imread('huang.png')
color = [
 ([0, 70, 70], [100, 255, 255])#黃色范圍~這個(gè)是我自己試驗(yàn)的范圍，可根據(jù)實(shí)際情況自行調(diào)整~注意：數(shù)值按[b,g,r]排布
]
#如果color中定義了幾種顏色區(qū)間，都可以分割出來 
for (lower, upper) in color:
 # 創(chuàng)建NumPy數(shù)組
 lower = np.array(lower, dtype = "uint8")#顏色下限
 upper = np.array(upper, dtype = "uint8")#顏色上限
 
 # 根據(jù)閾值找到對應(yīng)顏色
 mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
 output = cv2.bitwise_and(image, image, mask = mask)
 
 # 展示圖片
 cv2.imshow("images", np.hstack([image, output]))
 cv2.waitKey(0)

關(guān)于“python-opencv如何實(shí)現(xiàn)顏色提取分割方法”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯(cuò)，請把它分享出去讓更多的人看到。

網(wǎng)頁名稱：python-opencv如何實(shí)現(xiàn)顏色提取分割方法-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題網(wǎng)址：http://www.chinadenli.net/article2/djdgoc.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站建設(shè)、做網(wǎng)站、商城網(wǎng)站、品牌網(wǎng)站建設(shè)、小程序開發(fā)、響應(yīng)式網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)