要查找颜色的 HSV 值，我们可以使用从 BGR 到 HSV 的颜色空间转换。首先，我们将颜色值定义为 numpy.ndarray 的 BGR 格式，然后将其转换为 HSV 空间。我们还可以找到 HSV 值的下限和上限，分别为 [H-10, 100, 100] 和 [H+10, 255, 255]。这些下限和上限可用于跟踪特定颜色的物体。要查找颜色的 HSV 值，请按照以下步骤操作：步骤 导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python ... 阅读更多

要在 OpenCV 中创建作为 HSV（色相、饱和度和值）颜色调色板的轨迹条，我们应用两个不同的函数。这两个函数是 cv2.reateTrackbar() 和 cv2.getTrackbarPos()。cv2.reateTrackbar() 函数用于创建轨迹条，而 cv2.getTrackbarPos() 函数用于访问所选轨迹条位置的值。使用这两个函数，我们创建了一个包含 H、S、V 颜色轨迹条和一个用于显示所选颜色的颜色窗口的窗口。通过更改轨迹条的位置，我们可以选择特定颜色的值。H 的范围在 0 到 179 之间，而 ... 阅读更多

在 OpenCV 中，可以使用 cv2.reateTrackbar() 函数创建轨迹条。要访问所选轨迹条位置的值，我们使用 cv2.getTrackbarPos() 函数。使用这两个函数，我们创建了一个包含 R、G、B 颜色轨迹条和一个用于显示所选颜色的颜色窗口的窗口。通过更改轨迹条的位置，RGB 颜色会在 0 到 255 之间变化。请参阅以下两个函数的语法。语法 cv2.createTrackbar(trackbar_name, window_name, default_value, max_value, callback_func) cv2.getTrackbarPos(trackbar_name, window_name) 参数 trackbar_name − 这是轨迹条名称。此名称用于访问轨迹条位置值。window_name − 它是 ... 阅读更多

RGB（彩色）图像具有三个通道：红色、蓝色和绿色。OpenCV 中的彩色图像的形状为 [H，W，C] 格式，其中 H、W 和 C 分别是图像高度、宽度和通道数。所有三个通道的值范围都在 0 到 255 之间。HSV 图像也有三个通道：色相、饱和度和值通道。在 OpenCV 中，色相通道的值范围为 0 到 179，而饱和度和值通道的值范围为 0 到 255。在 OpenCV 中，要将 RGB 图像转换为 HSV 图像，我们使用 cv2.cvtColor() 函数。... 阅读更多

要创建黑色图像，我们可以使用 np.zeros() 方法。它创建一个给定大小的 numpy n 维数组，所有元素都为 0。由于所有元素都为零，因此当我们使用 cv2.imshow() 或 plt.imshow() 函数显示它时，它会显示一个黑色图像。要创建白色图像，我们可以使用 np.ones() 方法。它创建一个给定大小的 numpy n 维数组，所有元素都为 1。我们将此数组乘以 255 以创建白色图像。现在所有元素都为 255，因此当我们使用 cv2.imshow() 或 plt.imshow() 函数显示它时，它会显示一个白色图像。... 阅读更多

OpenCV 中的图像是用 numpy.ndarray 表示的。OpenCV 提供了两个函数——cv2.hconcat() 和 cv2.vconcat() 来连接图像。函数 cv2.hconcat() 水平连接图像，函数 cv2.vconcat() 垂直连接图像。这些函数连接两个或多个图像。这些函数接受大小相同的图像列表来连接它们。所有图像的高度、宽度和通道数必须相同才能连接它们。语法 cv2.hconcat(img_list) cv2.vconcat(img_list) 其中 img_list 是图像列表 [img1, img2, …]。要水平或垂直连接图像，可以按照以下步骤操作：... 阅读更多

OpenCV 提供了 cv2.resize() 函数来调整图像大小。OpenCV 中的调整大小称为缩放。我们可以通过指定图像大小或缩放因子来调整图像大小。当我们指定缩放因子时，纵横比会保持不变。cv2.resize() 函数中使用了不同的插值方法：cv2.INTER_AREA − 用于缩小图像。cv2.INTER_CUBIC − 它很慢，用于缩放。cv2.INTER_LINEAR − 用于缩放。它是所有调整大小目的的默认值。步骤 您可以使用以下步骤调整图像大小：导入所需的库。在以下所有 Python ... 阅读更多

在这个程序中，我们将检测图像中的轮廓。轮廓可以简单地解释为连接所有具有相同颜色或强度的连续点的曲线。轮廓是用于形状分析以及物体检测和识别的有用工具。原始图像算法步骤 1：导入 OpenCV。步骤 2：导入 matplotlib。步骤 3：读取图像。步骤 4：将图像从 bgr2rgb 转换。步骤 5：将 rgb 图像转换为灰度图像。步骤 4：对图像执行阈值处理。步骤 5：在图像上查找轮廓。步骤 6：在图像上绘制轮廓。步骤 7：显示输出。示例代码 import cv2 import ... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 openCV 对图像执行反向零阈值处理。阈值处理是一个过程，其中每个像素的值相对于阈值进行更改。如果像素小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其其他值。在反向零阈值处理中，强度值大于阈值的像素被设置为 0。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：定义阈值和 max_val。步骤 3：将这些参数传递到 cv2.threshold 值中，并指定 ... 阅读更多

在本程序中，我们将使用OpenCV对图像进行零阈值处理。阈值处理是一个将每个像素的值相对于阈值进行更改的过程。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其另一个值。在零阈值处理中，强度值小于阈值的像素将设置为0。原始图像算法步骤1：导入cv2。步骤2：定义阈值和max_val。步骤3：将这些参数传递到cv2.threshold函数中，并指定阈值处理的类型……阅读更多