这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python-opencv-cv2.inRange函数()函数详解。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-845721.html
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| hsv | 指的是原图 |
| lower_red | 指的是图像中低于这个lower_red的值，图像值变为0(黑) |
| upper_red | 指的是图像中高于这个upper_red的值，图像值变为0(黑) |
| lower_red～upper_red | 在lower_red～upper_red之间的值变成255(白) |
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-845721.html
到了这里，关于python-opencv-cv2.inRange函数()函数详解的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
具体函数如下： 函数源码如下： 对应的参数如下： 参数 具体表述 image 绘制的图像 text 绘制的文本 org 文本在图像中显示的坐标，用元组表示格式为(X坐标，Y坐标) font 文本字体类型，值可以为 FONT_HERSHEY_SIMPLEX 、 FONT_HERSHEY_PLAIN fontScale 字体比例因子乘以font-specific基本大小 c
画圆操作——OpenCV中cv2.circle函数详解 在计算机视觉领域，图像处理是最基础的操作，而画圆操作又是其中不可或缺的一部分。在OpenCV中，cv2.circle函数可以实现画圆的功能。 下面是cv2.circle函数的基本格式： 其中各参数含义如下： img：要进行画圆操作的图片。 center：圆心坐
发现cv2中没有函数可用，此时打开cv2所在的文件夹， 找到 cv2.pyd 文件，复制到所用python环境中的site-packages文件夹中 关闭项目工程文件重新打开，就可以调用cv2中的函数了。
【Python】进阶学习：OpenCV–一文详解cv2.namedWindow() 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈 希望得到您的订阅和支持~ 💡 创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、
一、Canny算子边缘检测原理及步骤 cv2.Canny() 函数是 OpenCV 中的边缘检测函数之一，用于检测图像的边缘。它的基本原理是通过计算图像中每个像素点的梯度值来检测边缘。具体来说，它的实现步骤如下： 1、对输入图像进行高斯滤波，以平滑图像并去除噪声； 2、计算图像的梯
本文是 OpenCV图像视觉入门之路的第6篇文章，本人详细的解决了RGB转HSV，HSV通过AI来进行HSV转 inRange() 函数的范围值操作，简单全面的解决了OpenCV对于图像中某个颜色的分析工作，本文通过识别红色区域和蓝色区域来编写示例程序和博客，也讲述了各种操作，例如：
对图像进行颜色空间的转换 对图像进行阈值化/二值化
输入视频路径，创建VideoCapture的对象 该类的函数有： 1）video.isOpened: 检查视频捕获是否成功 2）video.read(): 读取视频帧，返回ret, frame，ret为bool类型，表示是否成功 3）video.release(): 关闭视频 4）video.get(prop): 获取video的属性 如果要读取视频的每一帧，然后进行相关的处理时，可
对具有黑色背景的二值图像寻找白色区域的轮廓，因此一般都会先经过cvtColor()灰度化和threshold()二值化后的图像作为输入。 例如，如下的轮廓检测出的结果contours和hierarchy。 根据轮廓点检测对应轮廓的外接矩形
void cv::erode ( InputArray src , OutputArray dst , InputArray kernel , Point anchor = Point(-1,-1) , int iterations = 1 , int borderType = BORDER_CONSTANT , const Scalar borderValue = morphologyDefaultBorderValue() ) Python: dst = cv.erode( src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]] ) 通过使用特定
