[OpenCV][Python]利用cv2.inRange換個顏色

更新 發佈閱讀 2 分鐘

上一篇提到利用cv2.inRangex,建立遮罩來過濾出紅球。這次我們稍微更動一下程式碼,將紅球變顏色。

[OpenCV][Python]利用cv2.inRange搭配cv2.bitwise_and過濾紅球

結果圖

將紅球改變顏色成籃球

raw-image

程式範例

import cv2
import numpy as np

# 讀取圖像 預設讀取BGR
image = cv2.imread('D:/CRABpy/write/RGB.png')
result = image.copy()
# 設定 RGB 顏色範圍
# 這裡設置的是遮罩範圍
lower_bound = np.array([0, 0, 100])
upper_bound = np.array([50, 50, 255])

# 遮罩
mask = cv2.inRange(image, lower_bound, upper_bound)

# 將遮罩應用於原圖像,替換掉顏色
result[mask > 0] = [255,0,0]

# 顯示結果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Mask', mask)
cv2.imshow('result Image', result)
cv2.waitKey(0)

程式碼解說

result[mask > 0] = [255,0,0]

result 影像中對應於 mask 影像中值大於 0 的所有像素的顏色更改為紅色(即 [255, 0, 0]


具體例子:

假設有一個 mask 陣列如下:

codemask = [
[0, 1, 0],
[1, 1, 0],
[0, 0, 1]
]

還有一個 result 影像陣列:

coderesult = [
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]],
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]],
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
]

執行 result[mask > 0] = [255, 0, 0] 之後, result 變為:

coderesult = [
[[0, 0, 0], [255, 0, 0], [0, 0, 0]],
[[255, 0, 0], [255, 0, 0], [0, 0, 0]],
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [255, 0, 0]]
]

也就是說, mask 中大於 0 的位置的像素在 result 中被更改為紅色 [255, 0, 0]


留言
avatar-img
螃蟹_crab的沙龍
164會員
320內容數
本業是影像辨識軟體開發,閒暇時間進修AI相關內容,將學習到的內容寫成文章分享。 興趣是攝影,踏青,探索未知領域。 人生就是不斷的挑戰及自我認清,希望老了躺在床上不會後悔自己什麼都沒做。
螃蟹_crab的沙龍的其他內容
2025/02/15
在電腦視覺應用中,輪廓(Contour)常用來描述物體的邊界。 當圖像中有雜訊或物體邊緣過於複雜時,我們可以利用輪廓逼近技術,將輪廓簡化成較少點數的多邊形,這不僅有助於後續的形狀分析,也能提高處理速度。 本文將介紹如何使用 OpenCV 中的 cv2.arcLength 與 cv2.approx
Thumbnail
2025/02/15
在電腦視覺應用中,輪廓(Contour)常用來描述物體的邊界。 當圖像中有雜訊或物體邊緣過於複雜時,我們可以利用輪廓逼近技術,將輪廓簡化成較少點數的多邊形,這不僅有助於後續的形狀分析,也能提高處理速度。 本文將介紹如何使用 OpenCV 中的 cv2.arcLength 與 cv2.approx
Thumbnail
2024/12/02
中值濾波器(Adaptive Median Filter)是一種針對噪聲去除的圖像處理技術,主要應用於處理含有椒鹽雜訊的圖像,但在椒鹽雜訊過大時就會面臨,若為了處理掉雜訊,使用的處理窗口(kernel)就要大一點,會造成圖像的邊緣模糊掉。 後面為解決這個問題,就發展了自適應中值濾波器,其概念源自於
Thumbnail
2024/12/02
中值濾波器(Adaptive Median Filter)是一種針對噪聲去除的圖像處理技術,主要應用於處理含有椒鹽雜訊的圖像,但在椒鹽雜訊過大時就會面臨,若為了處理掉雜訊,使用的處理窗口(kernel)就要大一點,會造成圖像的邊緣模糊掉。 後面為解決這個問題,就發展了自適應中值濾波器,其概念源自於
Thumbnail
2024/10/03
在影像處理中,形態學操作是非常重要的一種技術,能夠幫助我們去除噪點、強化特徵、修復物體的形狀等。形態學操作的核心是「結構元素」(kernel),不同形狀的結構元素會產生不同的處理效果。本文將介紹如何使用不同形狀的結構元素來進行圖像處理,並結合實際程式範例和測試圖片來說明其效果。
Thumbnail
2024/10/03
在影像處理中,形態學操作是非常重要的一種技術,能夠幫助我們去除噪點、強化特徵、修復物體的形狀等。形態學操作的核心是「結構元素」(kernel),不同形狀的結構元素會產生不同的處理效果。本文將介紹如何使用不同形狀的結構元素來進行圖像處理,並結合實際程式範例和測試圖片來說明其效果。
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
債券投資,不只是高資產族群的遊戲 在傳統的投資觀念中,海外債券(Overseas Bonds)常被貼上「高資產族群專屬」的標籤。過去動輒 1 萬甚至 10 萬美元的最低申購門檻,讓許多想尋求穩定配息的小資族望而卻步。 然而,在股市波動劇烈的環境下,尋求穩定的美元現金流與被動收入成為許多投資人
Thumbnail
債券投資,不只是高資產族群的遊戲 在傳統的投資觀念中,海外債券(Overseas Bonds)常被貼上「高資產族群專屬」的標籤。過去動輒 1 萬甚至 10 萬美元的最低申購門檻,讓許多想尋求穩定配息的小資族望而卻步。 然而,在股市波動劇烈的環境下,尋求穩定的美元現金流與被動收入成為許多投資人
Thumbnail
透過川普的近期債券交易揭露,探討債券作為資產配置中「穩定磐石」的重要性。文章分析降息對債券的潛在影響,以及股神巴菲特的操作策略。並介紹玉山證券「小額債」平臺,如何讓小資族也能低門檻參與海外債券市場,實現「低門檻、低波動、固定收益」的務實投資方式。
Thumbnail
透過川普的近期債券交易揭露,探討債券作為資產配置中「穩定磐石」的重要性。文章分析降息對債券的潛在影響,以及股神巴菲特的操作策略。並介紹玉山證券「小額債」平臺,如何讓小資族也能低門檻參與海外債券市場,實現「低門檻、低波動、固定收益」的務實投資方式。
Thumbnail
解析「債券」如何成為資產配置中的穩定錨,提供低風險高回報的投資選項。 藉由玉山證券的低門檻債券服務,投資者可輕鬆入手,平衡風險並穩定財務。
Thumbnail
解析「債券」如何成為資產配置中的穩定錨,提供低風險高回報的投資選項。 藉由玉山證券的低門檻債券服務,投資者可輕鬆入手,平衡風險並穩定財務。
Thumbnail
相較於波動較大的股票,債券能提供固定現金流,而玉山證券推出的小額債,更以1000 美元的低門檻,讓學生與新手也能參與全球優質企業債投資。玉山E-Trader平台即時報價、條件式篩選與清楚的交易流程等特色,大幅降低投資難度,對於希望分散風險、建立穩定現金流的人來說,玉山小額債是一個值得嘗試的理財起點。
Thumbnail
相較於波動較大的股票,債券能提供固定現金流,而玉山證券推出的小額債,更以1000 美元的低門檻,讓學生與新手也能參與全球優質企業債投資。玉山E-Trader平台即時報價、條件式篩選與清楚的交易流程等特色,大幅降低投資難度,對於希望分散風險、建立穩定現金流的人來說,玉山小額債是一個值得嘗試的理財起點。
Thumbnail
本文將說明如何去辨識出圖片文字​位置及高寬。
Thumbnail
本文將說明如何去辨識出圖片文字​位置及高寬。
Thumbnail
在影像辨識中,若遇到物件與背景難以分辨的狀況下,先做一下色彩分析,知道了色彩強度階層上的像素數,有助於了解後續需要做什麼處理,比較好分割出辨識物。 若想辨識的物件與背景的RGB值過於接近,也比較好說明此狀況,為什麼較難分割出物件。 成果呈現 第一張圖:左邊為原圖,右邊為分析結果的圖,用其他顏
Thumbnail
在影像辨識中,若遇到物件與背景難以分辨的狀況下,先做一下色彩分析,知道了色彩強度階層上的像素數,有助於了解後續需要做什麼處理,比較好分割出辨識物。 若想辨識的物件與背景的RGB值過於接近,也比較好說明此狀況,為什麼較難分割出物件。 成果呈現 第一張圖:左邊為原圖,右邊為分析結果的圖,用其他顏
Thumbnail
常見的圖像銳利化方法: 銳化濾波器 增強對比度 Unsharp Masking
Thumbnail
常見的圖像銳利化方法: 銳化濾波器 增強對比度 Unsharp Masking
Thumbnail
上一篇提到利用cv2.inRangex,建立遮罩來過濾出紅球。這次我們稍微更動一下程式碼,將紅球變顏色。 [OpenCV][Python]利用cv2.inRange搭配cv2.bitwise_and過濾紅球 結果圖 將紅球改變顏色成藍球
Thumbnail
上一篇提到利用cv2.inRangex,建立遮罩來過濾出紅球。這次我們稍微更動一下程式碼,將紅球變顏色。 [OpenCV][Python]利用cv2.inRange搭配cv2.bitwise_and過濾紅球 結果圖 將紅球改變顏色成藍球
Thumbnail
用小畫家隨意畫三個圈分別用紅藍綠,我們利用cv2.inRange與搭配cv2.bitwise_and,將紅球過濾出來吧。 程式範例 因為OpenCV中cv2.imread讀取圖檔預設讀取是為[B,G,R]的格式,所以設置紅色範圍要注意設定在R的範圍內。
Thumbnail
用小畫家隨意畫三個圈分別用紅藍綠,我們利用cv2.inRange與搭配cv2.bitwise_and,將紅球過濾出來吧。 程式範例 因為OpenCV中cv2.imread讀取圖檔預設讀取是為[B,G,R]的格式,所以設置紅色範圍要注意設定在R的範圍內。
Thumbnail
介紹OpenCV中的cv2.matchTemplate和cv2.minMaxLoc函數的使用方法和參數,提供程式範例以及相關特徵匹配的詳細介紹,讓讀者對此有更深入的瞭解。
Thumbnail
介紹OpenCV中的cv2.matchTemplate和cv2.minMaxLoc函數的使用方法和參數,提供程式範例以及相關特徵匹配的詳細介紹,讓讀者對此有更深入的瞭解。
Thumbnail
瞭解二值化影像的應用和程式語法,包括物體檢測和分割、邊緣檢測、圖像分析和測量、文檔辨識,以及使用cv2.threshold的參數和程式範例。
Thumbnail
瞭解二值化影像的應用和程式語法,包括物體檢測和分割、邊緣檢測、圖像分析和測量、文檔辨識,以及使用cv2.threshold的參數和程式範例。
Thumbnail
在某些特別的情況下,需要去調整亮度及對比度,讓我們想要的影像特徵更加明顯 本文將介紹利用這兩個函數 cv2.convertScaleAbs 和 cv2.addWeighted 來調整亮度及對比度。
Thumbnail
在某些特別的情況下,需要去調整亮度及對比度,讓我們想要的影像特徵更加明顯 本文將介紹利用這兩個函數 cv2.convertScaleAbs 和 cv2.addWeighted 來調整亮度及對比度。
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News