一、原理

步骤

• 读取图像。
• 将图像从 RGB 转换为 HSV 颜色空间。
• 根据设定的颜色范围进行掩模处理，得到目标颜色的区域。
• 查找轮廓。
• 在原图上绘制轮廓

二、代码

import cv2
import numpy as np# 1输入图片
img=cv2.imread('./8.png')
img=cv2.resize(img,(0,0),fx=0.7,fy=0.7)# 2识别颜色，转换HSV颜色空间
img_hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)# 3设定要识别的颜色范围，并利用inrange找到该范围
hsv_min=np.array([26,43,46])
hsv_max=np.array([34,255,255])
img_mask=cv2.inRange(img_hsv,hsv_min,hsv_max)# 4进行滤波
img_median_blur=cv2.medianBlur(img_mask,3)# 5 进行形态学变换，先腐蚀再膨胀
kernal=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
img_e=cv2.erode(img_median_blur,kernal)
img_d=cv2.dilate(img_e,kernal)# 6 寻找轮廓
contours,hierarchy=cv2.findContours(img_d,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 7 for循环寻找轮廓，通过面积筛选出你想要的轮廓，绘制轮廓
img_copy = img.copy()
for i in contours:if 200<cv2.contourArea(i)<2000000:cv2.drawContours(img_copy,[i],0,(0, 0, 255),2)else:continue
# 8 输出图片
cv2.imshow('img',img_copy)
cv2.waitKey(0)

三、效果图