使用python中的Opencv逐个颜色检测

Question

我有一张照片（基本X-Y绘图图像，其中绘图线为蓝色，x，y轴为黑色），其中我需要根据颜色检测边缘。我遇到了下面的代码，它使用canny边缘检测和霍夫算法检测所有行。但我需要只检测此图像中的蓝色线条。我能做些什么才能发现它？

以下是我使用的代码。

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('xyplot.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('grayimage',gray)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
cv2.imshow('edgesimage',edges)
print img.shape[1]
print img.shape
minLineLength=img.shape[1]-300
lines = cv2.HoughLinesP(image=edges,rho=0.02,theta=np.pi/500,    
    threshold=10,lines=np.array([]),                                 
    minLineLength=minLineLength, maxLineGap=100)
a,b,c = lines.shape

for i in range(a):
    cv2.line(img, (lines[i][0][0], lines[i][0][1]), (lines[i][0][2],
        lines[i][0]   [3]), (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)

cv2.imshow('edges', edges)
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

在转换为灰度之前，在图像上应用（蓝色）颜色蒙版。您可以通过定义所有3个通道的下边界和上边界并在原始图像上执行BITWISE_AND来实现。您必须使用通道范围的值来确保只捕获您想要的像素。

lower = np.array([200, 20, 20], dtype = "uint8")
upper = np.array([255, 100, 100], dtype = "uint8")
mask = cv2.inRange(img, lower, upper)
img = cv2.bitwise_and(img, img, mask = mask)

注意：列表中的三个通道分别为B，G和R.