OpenCV识别图片颜色并绘制轮廓

一、原理

步骤

  • 读取图像
  • 将图像从 RGB 转换为 HSV 颜色空间
  • 根据设定的颜色范围进行掩模处理,得到目标颜色的区域。
  • 查找轮廓
  • 在原图上绘制轮廓

二、代码

python 复制代码
import cv2
import numpy as np

# 1输入图片
img=cv2.imread('./8.png')
img=cv2.resize(img,(0,0),fx=0.7,fy=0.7)

# 2识别颜色,转换HSV颜色空间
img_hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 3设定要识别的颜色范围,并利用inrange找到该范围
hsv_min=np.array([26,43,46])
hsv_max=np.array([34,255,255])
img_mask=cv2.inRange(img_hsv,hsv_min,hsv_max)

# 4进行滤波
img_median_blur=cv2.medianBlur(img_mask,3)

# 5 进行形态学变换,先腐蚀再膨胀
kernal=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
img_e=cv2.erode(img_median_blur,kernal)
img_d=cv2.dilate(img_e,kernal)

# 6 寻找轮廓
contours,hierarchy=cv2.findContours(
    img_d,
    cv2.RETR_LIST,
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
                    )


# 7 for循环寻找轮廓,通过面积筛选出你想要的轮廓,绘制轮廓
img_copy = img.copy()
for i in contours:
    if 200<cv2.contourArea(i)<2000000:
        cv2.drawContours(img_copy,
                                    [i],
                                    0,
                                    (0, 0, 255),
                                    2
                                    )
    else:
        continue
# 8 输出图片
cv2.imshow('img',img_copy)
cv2.waitKey(0)

三、效果图

相关推荐
两万五千个小时1 分钟前
Agent 任务没做完就停了?我扒了 Claude Code 源码,找到了 4 层原因
人工智能·程序员·架构
老成说AI4 分钟前
DEEPSEEK V4 实测:它不够炸裂,但正在啃最硬的骨头
人工智能·ai·deepseek
Wanderer X5 分钟前
【LLM】GSPO DAPO
人工智能
IpdataCloud6 分钟前
IP查询工具的准确率怎么评估?一份可上生产的选型与验收指南
网络·人工智能·算法
大龄码农-涵哥15 分钟前
Java调用AI大模型API入门:从零开始接入ChatGPT/通义千问
java·人工智能·chatgpt
沫儿笙15 分钟前
焊接机器人弧焊节气设备
人工智能·机器人
人工智能AI技术16 分钟前
网络协议基础:三次握手、四次挥手通俗讲解
人工智能
疯狂成瘾者17 分钟前
大模型与后端如何协作?
人工智能
人工智能AI技术23 分钟前
后端、前端、测试转大模型,哪个方向性价比最高
人工智能
AI 编程助手GPT23 分钟前
【深度】GPT-5.5 重新定义编程、Copilot 转向 Token 计费、大模型进入“雅尔塔时刻“——2026 年 4 月 28 日 AI 编程三大变局
人工智能·gpt·ai·chatgpt·copilot·ai编程·#程序员效率