做网站和平台多少钱,门户网站软文,咸宁网网站,自己做的网页加在网站文章上为什么打不开在给核桃派开发板用OpenCV读取图像并显示到pyqt5的窗口上并加入颜色检测功能#xff0c;尝试将图像中所有蓝色的东西都用一个框标记出来。 颜色检测核心api
按照惯例#xff0c;先要介绍一下opencv中常用的hsv像素格式。颜色还是那个颜色#xff0c;只是描述颜色用的参数变…在给核桃派开发板用OpenCV读取图像并显示到pyqt5的窗口上并加入颜色检测功能尝试将图像中所有蓝色的东西都用一个框标记出来。 颜色检测核心api
按照惯例先要介绍一下opencv中常用的hsv像素格式。颜色还是那个颜色只是描述颜色用的参数变了。h代表色调s代表饱和度v代表明度比使用rgb格式更方便计算与思考。 opencv中也提供了将rgb bgr等转为hsv图片的api
hsvImage cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)cv2.inRange,给定一个要检测的hsv颜色范围返回一张黑白图。将hsv值在该范围内的像素点全部变为白色不在的则为黑色。
import numpy as np
hsv_uppernp.array([125, 250, 250])
hsv_lowernp.array([95, 40, 40])
grayImage cv2.inRange(hsvImage, hsv_lower, hsv_upper) # 颜色二值化findContours,传入黑白图像寻找所有轮廓。返回两个列表contours里是找到的所有轮廓hierarchy是那些轮廓之间的相对位置关系
contours, hierarchy cv2.findContours(grayImage, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)minAreaRect,传入一个轮廓计算最小外接矩形
# 画最小外接矩形
for cts in contours :rect cv2.minAreaRect(cts)drawContours, 绘制轮廓
box np.int0(cv2.boxPoints(rect)) cv2.drawContours(rgbImage, [box], 0, (255, 0, 0), 2)基本测试代码 import cv2
from ui_main import Ui_MainWindow
import numpy as npimport PyQt5
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import *# 修正qt的plugin路径因为某些程序cv2会将其改到其他路径
import os
os.environ[QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH] os.path.dirname(PyQt5.__file__)#【可选代码】允许Thonny远程运行
import os
os.environ[DISPLAY] :0.0#【建议代码】允许终端通过ctrlc中断窗口方便调试
import signal
signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_DFL)
timer QTimer()
timer.start(100) # You may change this if you wish.
timer.timeout.connect(lambda: None) # Let the interpreter run each 100 ms# 线程类
class Work(QThread):signal_update_label pyqtSignal(QPixmap)label:QLabeldef sloat_update_label( self, pixmap:QPixmap):self.label.setPixmap(pixmap)def run(self):print(label.width(), self.label.width())print(label.height(), self.label.height())self.signal_update_label.connect(self.sloat_update_label)cap cv2.VideoCapture(1)while True:ret, frame cap.read()if ret:# 颜色转换rgbImage cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)hsvImage cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 二值化hsv_uppernp.array([125, 250, 250])hsv_lowernp.array([95, 40, 40])grayImage cv2.inRange(hsvImage, hsv_lower, hsv_upper) # 颜色二值化# 查找并绘制最小外接矩形contours, hierarchy cv2.findContours(grayImage, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for cts in contours :rect cv2.minAreaRect(cts) box np.int0(cv2.boxPoints(rect)) cv2.drawContours(rgbImage, [box], 0, (255, 0, 0), 2)由于摄像头拍出来的噪点很多而物体由于本身材质反光导致拍出来也有一些部分的颜色变了。所以实际应用时需要对图像进行一些滤波模糊化处理。或是直接对生成后的黑白图像进行一定膨胀与收缩。 再把各个参数做成pyqt窗口的选项查看各项搭配后的效果快速找到合适的参数选择。
# 图像缩小并转换颜色格式
frame cv2.resize(frame, (320, 240))
rgbImage cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
h, w, ch rgbImage.shape# 图像模糊
if self.blur.flag :rgbImage cv2.blur(rgbImage,(self.blur.num, self.blur.num))
if self.median.flag :rgbImage cv2.medianBlur(rgbImage,self.median.num)
if self.gaussian.flag :rgbImage cv2.GaussianBlur(rgbImage, (self.gaussian.num, self.gaussian.num), 0)# 二值化
hsvImage cv2.cvtColor(rgbImage, cv2.COLOR_RGB2HSV)
grayImage cv2.inRange(hsvImage, np.array([self.hl.num, self.sl.num, self.vl.num]), np.array([self.hu.num, self.su.num, self.vu.num])) # 颜色二值化# 图像操作
if self.dilate.flag :grayImage cv2.dilate(grayImage, np.ones((self.dilate.num, self.dilate.num), dtypenp.uint8), 1) # 膨胀
if self.erode.flag :grayImage cv2.erode(grayImage, np.ones((self.erode.num, self.erode.num), dtypenp.uint8), 1) # 腐蚀# 获取中心点的颜色,画上十字光标
height, width rgbImage.shape[:2]
center_y, center_x height // 2, width // 2
color tuple(map(int, rgbImage[center_y, center_x, :]))
cv2.line(rgbImage, (center_x, 0), (center_x, height-1), color, 3)
cv2.line(rgbImage, (0, center_y), (width-1, center_y), color, 3)contours, hierarchy cv2.findContours(grayImage, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
