黄色网页视频 I 影音先锋日日狠狠久久 I 秋霞午夜毛片 I 秋霞一二三区 I 国产成人片无码视频 I 国产 精品 自在自线 I av免费观看网站 I 日本精品久久久久中文字幕5 I 91看视频 I 看全色黄大色黄女片18 I 精品不卡一区 I 亚洲最新精品 I 欧美 激情 在线 I 人妻少妇精品久久 I 国产99视频精品免费专区 I 欧美影院 I 欧美精品在欧美一区二区少妇 I av大片网站 I 国产精品黄色片 I 888久久 I 狠狠干最新 I 看看黄色一级片 I 黄色精品久久 I 三级av在线 I 69色综合 I 国产日韩欧美91 I 亚洲精品偷拍 I 激情小说亚洲图片 I 久久国产视频精品 I 国产综合精品一区二区三区 I 色婷婷国产 I 最新成人av在线 I 国产私拍精品 I 日韩成人影音 I 日日夜夜天天综合

Python Opencv提取圖片中某種顏色組成的圖形的方法

系統(tǒng) 2043 0

主要目標(biāo)識(shí)別圖中紅色的裂縫,嘗試了幾種不同的方法,最后發(fā)現(xiàn)比較每一點(diǎn)的RGB差值可以很好的解決這個(gè)問(wèn)題,也就是提取圖片中的紅色相關(guān)信息。處理結(jié)果如下:

Python Opencv提取圖片中某種顏色組成的圖形的方法_第1張圖片

Python Opencv提取圖片中某種顏色組成的圖形的方法_第2張圖片

實(shí)現(xiàn)的代碼如下,注意opencv讀入的圖片通道順序是bgr:

            
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
imagepath = r'tear/11.jpg'
image = cv2.imread(imagepath)
height,width,channel = image.shape
for i in range(height):
  for j in range(width):
    b,g,r = image[i,j]
    if((r-b)>30 and (r-g)>30): #對(duì)藍(lán)色進(jìn)行判斷,30不錯(cuò)
      b=0
      g=0
      r=0
    else:
      b=255
      g=255
      r=255
        
    image[i,j]=[r,g,b]
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.imshow(image)
plt.show()
          

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。


更多文章、技術(shù)交流、商務(wù)合作、聯(lián)系博主

微信掃碼或搜索:z360901061

微信掃一掃加我為好友

QQ號(hào)聯(lián)系: 360901061

您的支持是博主寫作最大的動(dòng)力,如果您喜歡我的文章,感覺(jué)我的文章對(duì)您有幫助,請(qǐng)用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧,狠狠點(diǎn)擊下面給點(diǎn)支持吧,站長(zhǎng)非常感激您!手機(jī)微信長(zhǎng)按不能支付解決辦法:請(qǐng)將微信支付二維碼保存到相冊(cè),切換到微信,然后點(diǎn)擊微信右上角掃一掃功能,選擇支付二維碼完成支付。

【本文對(duì)您有幫助就好】

您的支持是博主寫作最大的動(dòng)力,如果您喜歡我的文章,感覺(jué)我的文章對(duì)您有幫助,請(qǐng)用微信掃描上面二維碼支持博主2元、5元、10元、自定義金額等您想捐的金額吧,站長(zhǎng)會(huì)非常 感謝您的哦!!!

發(fā)表我的評(píng)論
最新評(píng)論 總共0條評(píng)論