使用opencv选择任意照片识别七彩颜色（python）

# 识别七彩颜色
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import numpy as np
from tkinter import *class Application(Frame):"""一个经典的GUI程序的写法"""def __init__(self, master=None):super().__init__(master)  # super代表的是父类的定义，而不是父类对象self.master = masterself.lower_hsv = np.array([0, 0, 0])self.upper_hsv = np.array([0, 0, 0])self.pack()self.createWidget()def createWidget(self):self.button1 = Button(self, text='红色', width=5, command=self.blue, anchor='c').pack(side='right')self.button2 = Button(self, text='蓝色', width=5, command=self.red, anchor='c').pack(side='left')self.button3 = Button(self, text='绿色', width=5, command=self.green, anchor='c').pack(side='left')self.button4 = Button(self, text='橙色', width=5, command=self.orange, anchor='c').pack(side='right')self.button5 = Button(self, text='紫色', width=5, command=self.purple, anchor='c').pack(side='left')self.button6 = Button(self, text='青色', width=5, command=self.cyan, anchor='c').pack(side='left')self.button7 = Button(self, text='黄色', width=5, command=self.yellow, anchor='c').pack(side='right')self.pack()def red(self):self.lower_hsv = np.array([0, 43, 46])self.upper_hsv = np.array([10, 255, 255])self.open()def blue(self):self.lower_hsv = np.array([100, 43, 46])self.upper_hsv = np.array([124, 255, 255])self.open()def green(self):self.lower_hsv = np.array([35, 43, 46])self.upper_hsv = np.array([77, 255, 255])self.open()def orange(self):self.lower_hsv = np.array([11, 43, 46])self.upper_hsv = np.array([25, 255, 255])self.open()def purple(self):self.lower_hsv = np.array([125, 43, 46])self.upper_hsv = np.array([155, 255, 255])self.open()def cyan(self):self.lower_hsv = np.array([78, 43, 46])self.upper_hsv = np.array([99, 255, 255])self.open()def yellow(self):self.lower_hsv = np.array([26, 43, 46])self.upper_hsv = np.array([34, 255, 255])self.open()@staticmethoddef open():file_path = filedialog.askopenfilename()img = cv.imread(file_path)img2 = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)  # 转换BGR色彩空间到HSV色彩空间mask = cv.inRange(img2, app.lower_hsv, app.upper_hsv)  # cv.inRange()函数的作用是提取想要的颜色，并把该颜色的区域设置为白色，其余的设置为黑色cnts1, hierarchy1 = cv.findContours(mask, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE)  # 轮廓检测for cnt in cnts1:(x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt)  # 该函数返回矩阵四个点cv.rectangle(img, (x, y - 20), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)  # 将检测到的颜色框起来plt.subplot(121), plt.imshow(img)plt.title('Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(122), plt.imshow(mask)plt.title('Find Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()if __name__ == "__main__":app = Application()app.mainloop()

使用opencv选择任意照片识别七彩颜色（python）相关推荐

opencv学习—简单车牌识别操作（python）
opencv学习-简单车牌识别操作(python) 目录 opencv学习-简单车牌识别操作(python) 利用opencv进行车牌识别的详细流程如下: 1.车牌检测 2.分割车牌号并进行识别 3. ...
python+opencv多进程实现识别魔方颜色，通过kociemba算法得出算法字符串并画图（附毕设完整视频）
完整毕设成果视频如下: 本科毕业设计转魔方(声音略大) python+opencv本科毕业设计转魔方(声音略大) 上一篇博客已经给大家讲了鼠标hsv获取魔方颜色阈值方法,具体见 python+open ...
Python+OpenCV人脸识别（基于LBPH+防照片识别+警报）
目录废话 1.环境配置(jupyter notebook python 3.6.5) 2.训练集准备 3.代码思路(艹图) 4.人脸识别源码 5.参考文章 6.可能遇到的问题废话嗯,开局说点废话 ...
OpenCV+百度云人脸识别项目及源码
OpenCV+百度云人脸识别项目及源码 1.需要的硬件环境虚拟机带有摄像头的电脑 2.整体项目的框架用Opencv识别人脸,上传百度云进行识别对比 3.虚拟机上需要装的库 sudo apt-ge ...
基于Python的OpenCV+TensorFlow+Keras人脸识别实现
前言:本节要讲的人脸识别主要是借鉴了一位研究生前辈的文章我只是在他的基础上进行了改动,让代码能在现在的TensorFlow2.X 等的环境下运行先看一下效果图完整工程及源代码请点击链接下载:人 ...
基于Opencv的汽车车牌识别
在我国汽车工业迅猛发展的今天,汽车保有量的逐年大幅增加,对传统的车辆管理和交通运行方式面临着巨大的压力和挑战.为了解决上述问题,车辆牌照自动识别技术(AVI)应运而生,并发展成为现代智能交通系统中的 ...
数字识别java开源_Java基于opencv实现图像数字识别(三)—灰度化和二值化
Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化一.灰度化灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字 ...
基于OpenCV自带分类器识别人脸
基于OpenCV自带分类器识别人脸在VS2019下要安装适用于桌面的VC++ 2015(2017) v14 00(v14)工具集. 访问网站:https://visualstudio.microso ...
Python Tensorflow + CNN + Opencv 英雄联盟小地图识别，LOL Minimap Scanner
Tensorflow + CNN + Opencv 英雄联盟小地图识别,LOL Minimap Scanner 本项目代码的展示简介思路第一步:图像处理 1. 获取图像并转换 2. 过滤出图像中 ...

使用opencv选择任意照片识别七彩颜色（python）

使用opencv选择任意照片识别七彩颜色（python）相关推荐

最新文章

热门文章