近处的大树枝叶茂盛。小草叶子又肥又美。小花绚丽多姿。一阵阵风吹来，花草树木，一起奏出了森林交响曲，一只只蝴蝶随着交响曲跳起了舞呢。
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)
以上这篇python-opencv颜色提取分割方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
