1.颜色空间转换(RGB转HSV)

为了较准确的调红色和绿色的HSV,我使用cv2.createTrackbar()函数创建了六个滚动条

#创建HSV最低滚动条
cv2.createTrackbar('H_min','image',35,180,nothing)
cv2.createTrackbar('S_min','image',43,255,nothing)
cv2.createTrackbar('V_min','image',46,255,nothing)

#创建HSV最高滚动条
cv2.createTrackbar('H_max','image',0,180,nothing)
cv2.createTrackbar('S_max','image',255,255,nothing)
cv2.createTrackbar('V_max','image',255,255,nothing)

Python-opencv实现红绿两色识别操作

实际效果如图

Python-opencv实现红绿两色识别操作

Python-opencv实现红绿两色识别操作

2.识别颜色并画矩形框

颜色阈值已经确定了,这就可以进行颜色识别了。

为了让识别更稳定,在代码中加入自适应阈值。

th_img = cv2.adaptiveThreshold(mask,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,5,2)

3.画矩形框

使用函数cv2.findContours()来检测物体轮框

再使用函数cv2.boundingRect()查找最小矩形框

使用函数cv2.rectangle()画出

contours_green,hierarchy = cv2.findContours(th_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours_red,hierarchy = cv2.findContours(th_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for red in contours_red:
 x_red,y_red,w_red,h_red = cv2.boundingRect(red)
 if w_red>width|h_red>height:
 cv2.rectangle(img,(x_red,y_red),((x_red+h_red),(y_red+w_red)),(0,255,0),1)
for red in contours_red:
 x_red,y_red,w_red,h_red = cv2.boundingRect(red)
 if w_red>width|h_red>height:
 cv2.rectangle(img,(x_red,y_red),((x_red+h_red),(y_red+w_red)),(0,255,0),1)

为了凸显出颜色的差距,我使用绿色的矩形框,画红色的物体,用红色的矩形框画绿色物体

Python-opencv实现红绿两色识别操作

以上这篇Python-opencv实现红绿两色识别操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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Python,opencv,红绿识别

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。