使用opencv检测具有特定颜色的圆圈

Question

我必须使用OpenCV和python检测图像中的黄色圆圈，如第一幅图像所示：

一旦检测到黄色圆圈，就必须突出显示它，就像这样：

我是OpenCV的新手，因此我正在寻找指导或帮助。感谢所有帮助

Answer 1

这是一种潜在的方法：

• 将图像转换为HSV
• 找到上下颜色边界并创建遮罩
• 查找轮廓并使用顶点数进行过滤

我们将图像转换为HSV，然后使用cv2.inRange()确定上下边界以创建蒙版。此步骤将黄色物体隔离出来

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower = np.array([0, 208, 94], dtype="uint8")
upper = np.array([179, 255, 232], dtype="uint8")
mask = cv2.inRange(image, lower, upper)

接下来要确定形状，我们找到轮廓并使用顶点数进行过滤。我们使用cv2.arcLength()和cv2.approxPolyDP()获得顶点和近似轮廓的列表。我们可以检查此列表中的条目数，以确定对象的形状。例如，如果轮廓具有三个顶点，则它必须是三角形。同样，如果它具有四个个顶点，则它必须是一个正方形。因此，对于该图像，我们可以假设形状具有大于一定数量的顶点的形状为圆形。这是结果

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('1.png')
original = image.copy()
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower = np.array([0, 208, 94], dtype="uint8")
upper = np.array([179, 255, 232], dtype="uint8")
mask = cv2.inRange(image, lower, upper)

# Find contours
cnts = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# Extract contours depending on OpenCV version
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

# Iterate through contours and filter by the number of vertices 
for c in cnts:
    perimeter = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.04 * perimeter, True)
    if len(approx) > 5:
        cv2.drawContours(original, [c], -1, (36, 255, 12), -1)

cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('original', original)
cv2.imwrite('mask.png', mask)
cv2.imwrite('original.png', original)
cv2.waitKey()