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Opencv識(shí)別圖片顏色并繪制輪廓實(shí)現(xiàn)代碼示例

更新時(shí)間：2024年12月13日 10:43:34 作者：加德霍克

這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Opencv識(shí)別圖片顏色并繪制輪廓實(shí)現(xiàn)的相關(guān)資料,實(shí)驗(yàn)代碼和現(xiàn)象展示了如何從原始圖像中識(shí)別和突出顯示特定顏色區(qū)域,并通過(guò)圖像處理技術(shù)增強(qiáng)識(shí)別效果,需要的朋友可以參考下

一、實(shí)驗(yàn)原理

1、顏色空間轉(zhuǎn)換：

Opencv識(shí)別圖片顏色的邏輯

OpenCV 的默認(rèn)顏色空間為 BGR（藍(lán)、綠、紅），但識(shí)別特定顏色更適合在 HSV（色調(diào)、飽和度、亮度）顏色空間中進(jìn)行。
HSV 優(yōu)勢(shì)：能夠更方便地描述顏色范圍，用于篩選特定顏色區(qū)域。

2、顏色范圍過(guò)濾：

不同顏色的HSV值

利用 cv2.inRange 函數(shù)，通過(guò)設(shè)定的顏色范圍，將指定顏色區(qū)域提取為二值掩膜。

3、圖像處理：

①濾波：

通過(guò)中值濾波去除噪點(diǎn)，平滑圖像。濾波是應(yīng)用卷積來(lái)實(shí)現(xiàn)的，卷積的關(guān)鍵就是卷積核，下圖為卷積核濾波原理：

②形態(tài)學(xué)變換：

通過(guò)開(kāi)運(yùn)算（先腐蝕后膨脹）進(jìn)一步消除小噪聲和孤立點(diǎn)。

4、輪廓提取和繪制：

利用 cv2.findContours 提取二值圖像的輪廓。

根據(jù)輪廓面積進(jìn)行過(guò)濾，保留符合條件的目標(biāo)區(qū)域。
使用 cv2.drawContours 在原圖上繪制輪廓。

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness, lineType, hierarchy, maxLevel, offset)

二、實(shí)驗(yàn)代碼

import cv2
import numpy as np

# 1. 輸入圖片并調(diào)整大小
img = cv2.imread("./color_1.png")
if img is None:
    print("無(wú)法加載圖片，請(qǐng)檢查路徑！")
    exit()
img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.7, fy=0.7)

# 2. 轉(zhuǎn)換 HSV 顏色空間
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 3. 定義顏色范圍并生成二值掩膜
yellow_min = np.array([26, 43, 46])  # 黃色下界
yellow_max = np.array([34, 255, 255])  # 黃色上界
img_mask = cv2.inRange(img_hsv, yellow_min, yellow_max)

# 4. 中值濾波去噪
img_blur = cv2.medianBlur(img_mask, 7)

# 5. 形態(tài)學(xué)變換 - 開(kāi)運(yùn)算
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
img_open = cv2.morphologyEx(img_blur, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 6. 輪廓提取
contours, _ = cv2.findContours(img_open, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 7. 遍歷輪廓并繪制
img_result = img.copy()
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area < 200 or area > 200000:  # 根據(jù)面積過(guò)濾無(wú)效輪廓
        continue
    cv2.drawContours(img_result, [contour], -1, (0, 0, 255), 2)  # 繪制輪廓

# 8. 顯示結(jié)果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Filtered Contours", img_result)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象

1、原始圖像：

顯示未處理的原始圖片，包含多個(gè)顏色區(qū)域。

2、顏色掩膜：

二值圖像僅顯示識(shí)別出的黃色區(qū)域，其余部分為黑色背景。

3、濾波和平滑：

濾波后噪點(diǎn)減少，目標(biāo)區(qū)域更加連續(xù)。
開(kāi)運(yùn)算消除了孤立的噪聲點(diǎn)，保留了主要的目標(biāo)區(qū)域。

4、輪廓繪制：

符合面積條件的輪廓被成功繪制，輪廓線為紅色。
無(wú)效的小輪廓被過(guò)濾，不影響結(jié)果的清晰度。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Opencv識(shí)別圖片顏色并繪制輪廓實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Opencv識(shí)別圖片顏色繪制輪廓內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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Opencv識(shí)別圖片顏色并繪制輪廓實(shí)現(xiàn)代碼示例

目錄

一、實(shí)驗(yàn)原理

1、顏色空間轉(zhuǎn)換：

2、顏色范圍過(guò)濾：

3、圖像處理：

①濾波：

②形態(tài)學(xué)變換：

4、輪廓提取和繪制：

二、實(shí)驗(yàn)代碼

三、實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象

1、原始圖像：

2、顏色掩膜：

3、濾波和平滑：

4、輪廓繪制：

總結(jié)

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一、實(shí)驗(yàn)原理

1、顏色空間轉(zhuǎn)換：

2、顏色范圍過(guò)濾：

3、圖像處理：

①濾波：

②形態(tài)學(xué)變換：

4、輪廓提取和繪制：

二、實(shí)驗(yàn)代碼

三、實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象

1、原始圖像：

2、顏色掩膜：

3、濾波和平滑：

4、輪廓繪制：

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4、輪廓提取和繪制：

二、實(shí)驗(yàn)代碼

三、實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象

1、原始圖像：

3、濾波和平滑：

4、輪廓繪制：