OpenCV实验篇：识别图片颜色并绘制轮廓

第三篇：识别图片颜色并绘制轮廓

1. 实验原理

颜色识别的原理：

• 颜色在图像处理中通常使用 HSV 空间来表示。

  • HSV 空间是基于人类视觉系统的一种颜色模型，其中：

    • H（Hue）：色调，表示颜色的种类，例如红色、绿色。

    • S（Saturation）：饱和度，表示颜色的纯度。

    • V（Value）：明度，表示颜色的亮度。

  • 使用 HSV 空间分割颜色比直接使用 RGB 空间更加直观且效果更好。

轮廓绘制的原理：

• 轮廓是指图像中具有相同颜色或灰度值的边界。

• 在 OpenCV 中，通过以下步骤实现轮廓绘制：

  1. 转换图像到 HSV 空间，设定颜色阈值，分割出感兴趣区域。

  2. 使用 cv2.findContours 查找轮廓。

  3. 使用 cv2.drawContours 将轮廓绘制在原图或复制图像上。

2. 实验代码

以下是基于 OpenCV 的完整代码：

import cv2
import numpy as np

# --------------------1. 读取图像--------------------
# 加载目标图片
image = cv2.imread("./color_1.png")
# 调整图片大小，方便显示和处理
image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5)

# --------------------2. 转换到 HSV 空间--------------------
# 将图像从 BGR 空间转换到 HSV 空间
image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# --------------------3. 定义颜色阈值范围--------------------
# 定义要识别的颜色范围（以蓝色为例）
# 这里的值需要根据实际颜色进行调整
lower_blue = np.array([100, 150, 50])  # HSV 下界
upper_blue = np.array([140, 255, 255])  # HSV 上界

# 使用 inRange 函数分割颜色区域
mask = cv2.inRange(image_hsv, lower_blue, upper_blue)

# --------------------4. 图像处理--------------------
# 使用形态学操作去除噪点（可选）
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
mask_cleaned = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# --------------------5. 查找轮廓--------------------
# 在掩码图像中查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_cleaned, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# --------------------6. 绘制轮廓--------------------
# 创建一个原始图像的副本，用于绘制轮廓
image_contours = image.copy()
# 在副本上绘制轮廓
cv2.drawContours(image_contours, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# --------------------7. 显示结果--------------------
# 显示原始图像
cv2.imshow("Original Image", image)
# 显示掩码图像
cv2.imshow("Mask", mask_cleaned)
# 显示绘制了轮廓的图像
cv2.imshow("Contours", image_contours)

# 等待按键退出
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 实验现象

实验效果：

1. 原始图像窗口：显示原始图像。

2. 掩码窗口：显示分割后的蓝色区域（白色部分为识别的颜色）。

3. 轮廓绘制窗口：显示绘制了颜色轮廓的图像。

实验总结：

1. 使用 HSV 空间可以高效地分割颜色区域。

2. cv2.findContours 和 cv2.drawContours 可以精确提取和标记物体的边界。

3. 这种方法可以应用在以下场景：

   • 交通标志识别。

   • 物体检测与跟踪。

   • 色彩分类任务。