Opencv识别图片颜色并绘制轮廓实现代码示例
更新时间：2024年12月13日 10:43:34 作者：加德霍克
这篇文章主要给大家介绍了关于Opencv识别图片颜色并绘制轮廓实现的相关资料,实验代码和现象展示了如何从原始图像中识别和突出显示特定颜色区域,并通过图像处理技术增强识别效果,需要的朋友可以参考下
一、实验原理
1、颜色空间转换：
Opencv识别图片颜色的逻辑
OpenCV 的默认颜色空间为 BGR（蓝、绿、红），但识别特定颜色更适合在 HSV（色调、饱和度、亮度）颜色空间中进行。
HSV 优势：能够更方便地描述颜色范围，用于筛选特定颜色区域。
2、颜色范围过滤：
不同颜色的HSV值
利用 cv2.inRange 函数，通过设定的颜色范围，将指定颜色区域提取为二值掩膜。
3、图像处理：
①滤波：
通过中值滤波去除噪点，平滑图像。滤波是应用卷积来实现的，卷积的关键就是卷积核，下图为卷积核滤波原理：
②形态学变换：
通过开运算（先腐蚀后膨胀）进一步消除小噪声和孤立点。
4、轮廓提取和绘制：
- 利用 cv2.findContours 提取二值图像的轮廓。
- 根据轮廓面积进行过滤，保留符合条件的目标区域。
- 使用 cv2.drawContours 在原图上绘制轮廓。
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness, lineType, hierarchy, maxLevel, offset)
二、实验代码
import cv2
import numpy as np
# 1. 输入图片并调整大小
img = cv2.imread("./color_1.png")
if img is None:
print("无法加载图片，请检查路径！")
exit()
img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.7, fy=0.7)
# 2. 转换 HSV 颜色空间
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 3. 定义颜色范围并生成二值掩膜
yellow_min = np.array([26, 43, 46]) # 黄色下界
yellow_max = np.array([34, 255, 255]) # 黄色上界
img_mask = cv2.inRange(img_hsv, yellow_min, yellow_max)
# 4. 中值滤波去噪
img_blur = cv2.medianBlur(img_mask, 7)
# 5. 形态学变换 - 开运算
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
img_open = cv2.morphologyEx(img_blur, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 6. 轮廓提取
contours, _ = cv2.findContours(img_open, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 7. 遍历轮廓并绘制
img_result = img.copy()
for contour in contours:
area = cv2.contourArea(contour)
if area < 200 or area > 200000: # 根据面积过滤无效轮廓
continue
cv2.drawContours(img_result, [contour], -1, (0, 0, 255), 2) # 绘制轮廓
# 8. 显示结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Filtered Contours", img_result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
三、实验现象
1、原始图像：
显示未处理的原始图片，包含多个颜色区域。
2、颜色掩膜：
二值图像仅显示识别出的黄色区域，其余部分为黑色背景。
3、滤波和平滑：
- 滤波后噪点减少，目标区域更加连续。
- 开运算消除了孤立的噪声点，保留了主要的目标区域。
4、轮廓绘制：
- 符合面积条件的轮廓被成功绘制，轮廓线为红色。
- 无效的小轮廓被过滤，不影响结果的清晰度。
总结
到此这篇关于Opencv识别图片颜色并绘制轮廓实现的文章就介绍到这了,更多相关Opencv识别图片颜色绘制轮廓内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
这篇文章主要介绍了Python 备份程序代码实现的相关资料,需要的朋友可以参考下2017-03-03
这篇文章主要为大家详细介绍了python图书管理系统的实现代码，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2018-03-03
这篇文章主要介绍了python两个_多个字典合并相加,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2019-12-12
这篇文章主要介绍了Python中的路径问题，帮助大家更好的理解和学习python，感兴趣的朋友可以了解下2020-09-09
这篇文章主要介绍了python返回昨天日期的方法,涉及Python日期操作的相关技巧,需要的朋友可以参考下2015-05-05
今天小编就为大家分享一篇Pytorch加载部分预训练模型的参数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-08-08
这篇文章主要介绍了python实现KNN近邻算法的方法，帮助大家更好的利用python进行机器学习，感兴趣的朋友可以了解下2020-12-12
这篇文章主要介绍了python em算法的实现，帮助大家更好的理解机器学习，感兴趣的朋友可以了解下2020-10-10
这篇文章主要为大家详细介绍了如何Python实现视频剪辑的相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下2024-04-04
这篇文章主要介绍了Python用户推荐系统曼哈顿算法实现完整代码，简单介绍了曼哈顿距离的定义，然后分享了其Python实现代码，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以了解下。2017-12-12
最新评论