OpenCV识别图片颜色并绘制轮廓

现象:识别黄色图片并把黄色图片的轮廓绘制一下

原理:

1、输入图片

2、识别颜色转换HSV颜色空间

3、识别颜色范围,用inrange找到范围

4、进行滤波

5、形态学变换,先腐蚀后膨胀

6、寻找轮廓

用两个参数接收cv2.findContours(img_change1,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

7、for循环遍历所有轮廓

8、通过面积筛选你要的轮廓cv2.contourArea()然后绘制轮廓

9、输出图片

代码:

python 复制代码
import cv2
import numpy as np

#1、输入图片
img=cv2.imread('./color_1.png')
img=cv2.resize(img,(0,0),fx=0.8,fy=0.8)
#2、识别颜色转换HSV颜色空间
img_hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#3、识别颜色范围,用inrange找到范围
hsv_min=np.array([26,43,46])
hsv_max=np.array([34,255,255])
img_color=cv2.inRange(img_hsv,hsv_min,hsv_max)

#4、进行滤波
img_median_blur=cv2.medianBlur(img_color,5)

#5、形态学变化----开运算,先腐蚀后膨胀
kernal=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,#指定形状 矩形 椭圆 十字形
                               (9,9))
img_change=cv2.erode(img_median_blur,kernal)
img_change1=cv2.dilate(img_change,kernal)

#6、寻找轮廓
contours,_=cv2.findContours(img_change1,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#7、for循环遍历所有轮廓
#通过面积筛选你想要的轮廓cv2.contourArea()
#绘制轮廓
img_copy=img.copy()
for i in contours:
    if cv2.contourArea(i)<200 or cv2.contourArea(i)>200000000000000:
        continue
    #符合条件绘制轮廓
    cv2.drawContours(img_copy,[i],-1,(0,0,255),2)

#8、输出图片
cv2.imshow('image',img)
cv2.imshow('img_copy',img_copy)
cv2.waitKey(0)
相关推荐
张彦峰ZYF6 小时前
越过边界之前:Reward Seeker 实验如何改写智能体安全的时间逻辑
人工智能·ai agent·anthropic·智能体安全·reward seeker·“控制评价过程”泛化跨领域策略·envbom
拓恒技术7 小时前
无人机巡检AI算法的工程化落地:从需求到交付的5个核心环节
人工智能·算法·无人机
罗西的思考9 小时前
AI 时代的 “房谋杜断”:如何培养能力、品味与判断力
人工智能·算法·机器学习
字节跳动视频云技术团队9 小时前
720P 直升 8K,解密 2026 抖音美好奇妙夜巨幕超分黑科技
人工智能·音视频开发
打工仔折腾 AI10 小时前
在 Ubuntu ARM64 部署 Q1 V3.0 MuJoCo 模型:加载、单步推理与执行器响应解析
linux·运维·人工智能·python·深度学习·ubuntu·性能优化
逐米时代10 小时前
从试点验证到协同深化:制造业AI转型三年路线图设计方法
人工智能
GlobalInfo10 小时前
全球及中国风电叶片检测机器人行业研究报告(2026版):市场现状、行业前景与占有率分析
运维·网络·人工智能·机器人
stormzhangV11 小时前
AI 越强,失业越严重
人工智能·aigc
夏文强11 小时前
Rerank 与混合检索:怎么让 RAG 从「能用」变成「好用」
人工智能·大模型·向量数据库·rag·检索增强生成
救救孩子把11 小时前
AI面试八股文-23_23-Agent可观测性与生产监控面试题
人工智能·面试·职场和发展·agent·langsmith·langfuase