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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/wang4959520/article/details/50843539