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我有一个咖啡罐的图像,橙色的盖子位置,我想找到.就这个.

gcolor2实用程序显示盖子中心的HSV为(22,59,100).问题是如何选择颜色的限制呢？我尝试了min =(18,40,90)和max =(27,255,255),但是出乎意料

这是Python代码:

import cv

in_image = 'kaffee.png'
out_image = 'kaffee_out.png'
out_image_thr = 'kaffee_thr.png'

ORANGE_MIN = cv.Scalar(18, 40, 90)
ORANGE_MAX = cv.Scalar(27, 255, 255)
COLOR_MIN = ORANGE_MIN
COLOR_MAX = ORANGE_MAX

def test1():
    frame = cv.LoadImage(in_image)
    frameHSV = cv.CreateImage(cv.GetSize(frame), 8, 3)
    cv.CvtColor(frame, frameHSV, cv.CV_RGB2HSV)
    frame_threshed = cv.CreateImage(cv.GetSize(frameHSV), 8, 1)
    cv.InRangeS(frameHSV, COLOR_MIN, COLOR_MAX, frame_threshed)
    cv.SaveImage(out_image_thr, frame_threshed)

if __name__ == '__main__':
    test1()

我目前正在研究一个包括颜色检测的项目。我在 python 上使用 opencv 来做到这一点，我可以检测到我想要的颜色，即蓝色，但我无法让软件知道这种颜色已被检测到。这是我的代码。

` hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) 边界 = [([94, 90, 45], [145, 255, 255])]

# loop over the boundaries
for (lower, upper) in boundaries:
    # create NumPy arrays from the boundaries
    lower = np.array(lower, dtype="uint8")
    upper = np.array(upper, dtype="uint8")

    # find the colors within the specified boundaries and apply
    # the mask
    mask = cv2.inRange(hsv_frame, lower, upper)
    output = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
    imageOut = np.hstack([frame, output])`

它正确地隔离了蓝色，就像 我的代码的输出一样。

我的问题是，从那里我不知道如何让我的软件知道蓝色已被检测到并隔离。