本文章向大家介绍如何在python中使用opencv实现一个颜色检测功能的基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

罗江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！成为创新互联建站的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：13518219792（备注：SSL证书合作）期待与您的合作！

Python主要用来做什么

Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。

1.首先需要确定待检测目标的HSV值

import cv2

img = cv2.imread('l3.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)


def mouse_click(event, x, y, flags, para):
 if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 左边鼠标点击
  print('PIX:', x, y)
  print("BGR:", img[y, x])
  print("GRAY:", gray[y, x])
  print("HSV:", hsv[y, x])


if __name__ == '__main__':
 cv2.namedWindow("img")
 cv2.setMouseCallback("img", mouse_click)
 while True:
  cv2.imshow('img', img)
  if cv2.waitKey() == ord('q'):
   break
 cv2.destroyAllWindows()

2.然后利用颜色检测，检测出指定目标

import numpy as np
import cv2

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
lower_red = np.array([0, 127, 128]) # 红色阈值下界
higher_red = np.array([10, 255, 255]) # 红色阈值上界
lower_yellow = np.array([15, 230, 230]) # 黄色阈值下界
higher_yellow = np.array([35, 255, 255]) # 黄色阈值上界
lower_blue = np.array([85,240,140])
higher_blue = np.array([100,255,165])
frame=cv2.imread("l3.png")
img_hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask_red = cv2.inRange(img_hsv, lower_red, higher_red) # 可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜
mask_yellow = cv2.inRange(img_hsv, lower_yellow, higher_yellow) # 获得绿色部分掩膜
mask_yellow = cv2.medianBlur(mask_yellow, 7) # 中值滤波
mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波
mask_blue = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue, higher_blue) # 获得绿色部分掩膜
mask_blue = cv2.medianBlur(mask_blue, 7) # 中值滤波
#mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red) # 三部分掩膜进行按位或运算
print(mask_red)
cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 轮廓检测 #红色
cnts2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_blue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 轮廓检测 #红色
cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_yellow, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

for cnt in cnts1:
 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点
 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 将检测到的颜色框起来
 cv2.putText(frame, 'red', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)
for cnt in cnts2:
 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点
 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 将检测到的颜色框起来
 cv2.putText(frame, 'blue', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)

for cnt in cnts3:
 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点
 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来
 cv2.putText(frame, 'yellow', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是小编为大家带来的如何在python中使用opencv实现一个颜色检测功能的全部内容了，希望大家多多支持创新互联网站建设公司，！

文章名称：如何在python中使用opencv实现一个颜色检测功能-创新互联
URL网址：http://pwwzsj.com/article/ccpogj.html