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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章python-opencv颜色提取分割方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
1.用于简单的对象检测、跟踪 。
2.简单前背景分割 。
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#encoding：utf-8
#黄色检测
import
numpy as np
import
argparse
import
cv2
image
=
cv2.imread(
'huang.png'
)
color
=
[
([
0
,
70
,
70
], [
100
,
255
,
255
])
#黄色范围~这个是我自己试验的范围，可根据实际情况自行调整~注意：数值按[b,g,r]排布
]
#如果color中定义了几种颜色区间，都可以分割出来
for
(lower, upper)
in
color:
# 创建numpy数组
lower
=
np.array(lower, dtype
=
"uint8"
)
#颜色下限
upper
=
np.array(upper, dtype
=
"uint8"
)
#颜色上限
# 根据阈值找到对应颜色
mask
=
cv2.inrange(image, lower, upper)
output
=
cv2.bitwise_and(image, image, mask
=
mask)
# 展示图片
cv2.imshow(
"images"
, np.hstack([image, output]))
cv2.waitkey(
0
)
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以上这篇python-opencv颜色提取分割方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/wang4959520/article/details/50843539 。
最后此篇关于python-opencv颜色提取分割方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python-opencv颜色提取分割方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！