今天就跟大家聊聊有关怎么在python中使用opencv实现根据颜色进行目标检测，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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建立项目colordetect.py，代码如下：

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import cv2

def colorDetect():
 image = cv2.imread('./1.png')
 # 使用RGB颜色空间检测红 蓝 黄 灰，设置合适的阈值
 boundaries = [
 ([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
 ([86, 31, 4], [220, 88, 50]),
 ([25, 146, 190], [62, 174, 250]),
 ([103, 86, 65], [145, 133, 128])
 ]

 for lower, upper in boundaries:
 lower = np.array(lower, dtype='uint8')
 upper = np.array(upper, dtype='uint8')
 # 低于lower和高于upper的像素为黑色，lower-upper之间的像素为白色
 mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
 # 利用蒙版，进行图像的逻辑与运算
 output = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

 cv2.imshow('image', np.hstack([image, output]))
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

def main():
 colorDetect()

if __name__ == "__main__":
 main()

定义RGB颜色列表：

boundaries = [
 ([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
 ([86, 31, 4], [220, 88, 50]),
 ([25, 146, 190], [62, 174, 250]),
 ([103, 86, 65], [145, 133, 128])
]

该部分([17, 15, 100], [50, 56, 200])，表示图像像素R>=100, B>=15, G>=15和R<=200, B<=56, G<=50的像素将视为红色。

看完上述内容，你们对怎么在python中使用opencv实现根据颜色进行目标检测有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

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