在這篇OpenCV Python文章中，我想展示OpenCV中的基本顏色檢測示例。 我們用顏色空間或顏色模型來表示計算機上的顏色，該模型基本上將顏色范圍描述為數字元組。除了討論每種顏色之外，我們還將討論我們使用的最常見的顏色空間。即RGB（紅色，綠色，藍色）和HSV（色調，飽和度，值）。 RGB基本上將顏色描述為三個組成部分的元組。每個分量可以取0到255之間的值，其中元組（0，0，0）表示黑色，而（255，255，255）表示白色。例如，如果要在屏幕上顯示純藍色像素，則R值將為0，G值將為0，B值將為255。 下面是一些RGB顏色的例子:

顏色	RGB 值
紅色	255, 0, 0
橙色	255, 128, 0
粉色	255, 153, 255

下面是OpenCV Python顏色檢測示例的完整代碼

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('www.linuxmi.com.png')

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

#Red color rangle  169, 100, 100 , 189, 255, 255

lower_range = np.array([110,50,50])
upper_range = np.array([255,255,0])

mask = cv2.inRange(hsv, lower_range, upper_range)

cv2.imshow('www.linuxmi.ccom - image', img)
cv2.imshow('www.linuxmi.ccom - mask', mask)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

首先，你需要在你的工作目錄中有一個圖像，我正在使用這個圖像，你可以從下面得到這個圖像。

首先我們需要加載圖像，然后我們將圖像轉換為HSV顏色。 img = cv2.imread('www.linuxmi.com.png') hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 之后，您需要確定顏色的上限和下限，可以為此建議使用imutils。在上圖中，我們將檢測三種藍色。 lower_range = np.array([110,50,50])
upper_range = np.array([255,255,0]) 之后，我們需要創建圖像的蒙版。 mask = cv2.inRange(hsv, lower_range, upper_range) 最后我們需要展示圖像和蒙版。 cv2.imshow('www.linuxmi.ccom - image', img)
cv2.imshow('www.linuxmi.ccom - mask', mask) 現在運行完整的代碼。

審核編輯：湯梓紅