如何在Python-OpenCV中使用`cv2.inRange`检测两种不同的颜色？

Question

如何定义＆＃34;降低＆＃34;和＆＃34;鞋帮＆＃34;两种不同颜色的范围，例如红色和蓝色（因为红色和蓝色在HSV颜色中彼此不相邻）

这个属于红色：

lower_red = np.array([160,20,70])
upper_red = np.array([190,255,255])

这个属于蓝色：

lower_blue = np.array([101,50,38])
upper_blue = np.array([110,255,255])

我尝试使用if条件将它们组合起来或制作自己的功能但不起作用，你们能告诉我解决方案吗？

P / s：Python中的OpenCV

Answer 1

当您获得两个color s的面具时，请使用cv2.bitwise_or获取最终面具。

import cv2

## Read
img = cv2.imread("sunflower.jpg")

## convert to hsv
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

## mask of green (36,0,0) ~ (70, 255,255)
mask1 = cv2.inRange(hsv, (36, 0, 0), (70, 255,255))

## mask o yellow (15,0,0) ~ (36, 255, 255)
mask2 = cv2.inRange(hsv, (15,0,0), (36, 255, 255))

## final mask and masked
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
target = cv2.bitwise_and(img,img, mask=mask)

cv2.imwrite("target.png", target)

来源：

找到绿色和黄色（范围不准确）：

顺便说一下，为了获得更准确的范围，这是我相关答案中的参考地图：

How to define a threshold value to detect only green colour objects in an image :Opencv

Answer 2

下图显示了HSV色彩空间，它使用Hue，Saturation＆amp; amp;价值（或亮度）。

在HSV色彩空间工作时，重要的是要记住这个以及诸如Red＆amp; amp;绿色是一种转换回不同数据类型的转换。

你的上下边界只能是这个空间中的一个点，但可以包括红色和蓝色光谱的一部分，即紫色。您需要选择符合所需处理输出标准的阈值。

或者运行两个单独的循环，第一个用于阈值输出红色，第二个用于阈值输出蓝色，然后使用OpenCV Blend函数将两个图像混合在一起。有关混合两个颜色空间的信息，请参阅here。

Answer 3

# Make a copy of the image

image_copy = np.copy(image)
## TODO: Define the color selection boundaries in RGB values
# play around with these values until you isolate the blue background

lower_blue = np.array([200,0,0]) 
upper_blue = np.array([250,250,255])

# Define the masked area

mask = cv2.inRange(image_copy, lower_blue, upper_blue)
# Vizualize the mask

plt.imshow(mask,cmap='gray')