这篇文章将为大家详细讲解有关python-opencv如何实现颜色提取分割方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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1.用于简单的对象检测、跟踪

2.简单前背景分割

#encoding：utf-8
#黄色检测
import numpy as np
import argparse
import cv2
image = cv2.imread('huang.png')
color = [
 ([0, 70, 70], [100, 255, 255])#黄色范围~这个是我自己试验的范围，可根据实际情况自行调整~注意：数值按[b,g,r]排布
]
#如果color中定义了几种颜色区间，都可以分割出来 
for (lower, upper) in color:
 # 创建NumPy数组
 lower = np.array(lower, dtype = "uint8")#颜色下限
 upper = np.array(upper, dtype = "uint8")#颜色上限
 
 # 根据阈值找到对应颜色
 mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
 output = cv2.bitwise_and(image, image, mask = mask)
 
 # 展示图片
 cv2.imshow("images", np.hstack([image, output]))
 cv2.waitKey(0)

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网页题目：python-opencv如何实现颜色提取分割方法-创新互联
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