需要實現倒車輔助標記檢測的功能,倒車輔助標記顏色已經確定了,所以不需要使用深度學習的方法,那樣成本太高了,直接可以使用顏色檢測的方法。
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首先需要確定待檢測目標的HSV值
1 import cv2 2 3 img = cv2.imread('l3.png') 4 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 5 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 6 7 8 def mouse_click(event, x, y, flags, para): 9 if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 左邊鼠標點擊 10 print('PIX:', x, y) 11 print("BGR:", img[y, x]) 12 print("GRAY:", gray[y, x]) 13 print("HSV:", hsv[y, x]) 14 15 16 if __name__ == '__main__': 17 cv2.namedWindow("img") 18 cv2.setMouseCallback("img", mouse_click) 19 while True: 20 cv2.imshow('img', img) 21 if cv2.waitKey() == ord('q'): 22 break 23 cv2.destroyAllWindows()
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然后利用顏色檢測,檢測出指定目標
1 import numpy as np 2 import cv2 3 4 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 5 lower_red = np.array([0, 127, 128]) # 紅色閾值下界 6 higher_red = np.array([10, 255, 255]) # 紅色閾值上界 7 lower_yellow = np.array([15, 230, 230]) # 黃色閾值下界 8 higher_yellow = np.array([35, 255, 255]) # 黃色閾值上界 9 lower_blue = np.array([85,240,140]) 10 higher_blue = np.array([100,255,165]) 11 frame=cv2.imread("l3.png") 12 img_hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) 13 mask_red = cv2.inRange(img_hsv, lower_red, higher_red) # 可以認為是過濾出紅色部分,獲得紅色的掩膜 14 mask_yellow = cv2.inRange(img_hsv, lower_yellow, higher_yellow) # 獲得綠色部分掩膜 15 mask_yellow = cv2.medianBlur(mask_yellow, 7) # 中值濾波 16 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值濾波 17 mask_blue = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue, higher_blue) # 獲得綠色部分掩膜 18 mask_blue = cv2.medianBlur(mask_blue, 7) # 中值濾波 19 #mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red) # 三部分掩膜進行按位或運算 20 print(mask_red) 21 cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 輪廓檢測 #紅色 22 cnts2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_blue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 輪廓檢測 #紅色 23 cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_yellow, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 24 25 for cnt in cnts1: 26 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 該函數返回矩陣四個點 27 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 將檢測到的顏色框起來 28 cv2.putText(frame, 'red', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2) 29 for cnt in cnts2: 30 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 該函數返回矩陣四個點 31 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 將檢測到的顏色框起來 32 cv2.putText(frame, 'blue', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2) 33 34 for cnt in cnts3: 35 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 該函數返回矩陣四個點 36 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 將檢測到的顏色框起來 37 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2) 38 cv2.imshow('frame', frame) 39 40 cv2.waitKey(0) 41 cv2.destroyAllWindows()
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效果