pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Bagaimana Berkesan Menentukan Sempadan Warna HSV untuk Pengesanan Objek menggunakan cv::inRange?
Bagaimana Berkesan Menentukan Sempadan Warna HSV untuk Pengesanan Objek menggunakan cv::inRange?
Dec 02, 2024 am 01:56 AM
Memilih Sempadan Warna untuk Pengesanan Objek dengan cv::inRange (OpenCV)
Apabila menggunakan fungsi cv::inRange untuk pengesanan warna, memilih sempadan atas dan bawah HSV yang sesuai adalah penting. Artikel ini menjawab persoalan tentang cara menentukan sempadan ini dengan berkesan berdasarkan warna minat tertentu.
Latar Belakang
HSV (Hue, Saturation, Value) ialah warna ruang yang biasa digunakan dalam pemprosesan imej. Model HSV mewakili warna sebagai tiga komponen:
- Hue (H): Mewakili lorek warna (cth., merah, biru).
- Tepu (S): Mengukur jumlah warna hadir di tempat teduh (0-1).
- Nilai (V): Mewakili kecerahan warna (0-255).
Memilih Sempadan
Menentukan sempadan HSV yang betul adalah berdasarkan warna tertentu yang dikesan. Berikut ialah panduan langkah demi langkah:
-
Tentukan Warna:
- Gunakan alat pemilih warna untuk mengenal pasti nilai HSV bagi objek yang diminati.
- Perhatikan bahawa skala berbeza mungkin digunakan untuk nilai HSV bergantung pada aplikasi.
-
Laraskan Julat Hue:
- Anali untuk sedikit variasi dalam rona dengan melaraskan julat sekitar nilai yang dikenal pasti .
- Sebagai contoh, jika rona ialah 22 (daripada 179), julat (11-33) mungkin sesuai.
-
Tetapkan Julat Ketepuan dan Nilai:
- Gunakan julat yang munasabah untuk ketepuan (cth., 50-255).
- Untuk nilai, pilih julat yang merangkumi kecerahan yang dijangkakan daripada objek.
-
Pertimbangkan Format:
- Pastikan penukaran HSV sesuai untuk format imej anda.
- Sebagai contoh, OpenCV menggunakan BGR, bukan RGB untuk imej perwakilan.
Contoh
Mari kita pertimbangkan contoh pengesanan tudung oren dalam imej.
-
HSV Nilai:
- Dengan menggunakan pemilih warna, kami memperoleh nilai HSV sebanyak (22, 59, 100).
-
Sempadan Dilaraskan:
- Julat rona: (11-33)
- Julat tepu: (50-255)
- Julat nilai: (50-255)
-
Kod Python:
import cv2 import numpy as np ORANGE_MIN = np.array([11, 50, 50], np.uint8) ORANGE_MAX = np.array([33, 255, 255], np.uint8) # Read and convert image img = cv2.imread('image.png') hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # Detect orange using inRange mask = cv2.inRange(hsv_img, ORANGE_MIN, ORANGE_MAX) # Display mask cv2.imshow('Mask', mask) cv2.waitKey(0)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Berkesan Menentukan Sempadan Warna HSV untuk Pengesanan Objek menggunakan cv::inRange?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.
Terangkan pernyataan Python.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.
Apakah petunjuk jenis python?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread
Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.
Apakah Iterator Python?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()
Tutorial Python Fastapi
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.
Menyediakan dan menggunakan persekitaran maya Python
Jul 06, 2025 am 02:56 AM
Persekitaran maya boleh mengasingkan kebergantungan projek yang berbeza. Dicipta menggunakan modul Venv Python sendiri, perintah itu adalah python-mvenvenv; Kaedah pengaktifan: Windows menggunakan Env \ Scripts \ Activate, MacOS/Linux menggunakan Sourceenv/Bin/Activate; Pakej pemasangan menggunakan pipinstall, gunakan pipfreeze> keperluan.txt untuk menghasilkan fail keperluan, dan gunakan pipinstall-rrequirements.txt untuk memulihkan persekitaran; Langkah berjaga -jaga termasuk tidak menyerahkan kepada Git, mengaktifkan semula setiap kali terminal baru dibuka, dan pengenalan dan penukaran automatik boleh digunakan oleh IDE.
Cara Menguji API dengan Python
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.
