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## inRange 函数：OpenCV 中的色彩分割利器### 简介在计算机视觉领域，色彩分割是一项基础且重要的任务，它将图像中具有相似颜色的区域进行区分和提取。OpenCV 提供了一个强大的函数

inRange

，可以方便地实现基于色彩范围的图像分割。### 一、inRange 函数详解

1. 功能:

inRange 函数根据像素值的范围创建掩码图像（mask），即判断图像中每一个像素的值是否落在指定的色彩范围内，如果在范围内则输出255（白色），反之输出0（黑色）。

2. 语法:

```python cv2.inRange(src, lowerb, upperb, dst=None) ```

参数说明:

src:

输入图像，可以是单通道或多通道图像。

lowerb:

色彩范围的下限 (inclusive)。

upperb:

色彩范围的上限 (inclusive)。

dst:

输出的掩码图像，与输入图像大小和通道数相同，数据类型为 CV_8U。

返回值:

掩码图像

注意:

输入图像、色彩范围上下限需要使用相同的数据类型和通道数。

对于多通道图像，每个通道的像素值都会被独立判断是否落在对应的范围内。### 二、 使用 inRange 进行色彩分割

1. BGR 色彩空间:

在 OpenCV 中，默认的色彩空间是 BGR（蓝绿红），因此在使用 inRange 函数时，需要将色彩范围定义为 BGR 顺序的元组。

示例：

```python import cv2 import numpy as np# 读取图像 image = cv2.imread("image.jpg")# 定义蓝色范围 lower_blue = np.array([100, 0, 0]) upper_blue = np.array([255, 100, 100])# 进行颜色分割 mask = cv2.inRange(image, lower_blue, upper_blue)# 显示结果 cv2.imshow("Original Image", image) cv2.imshow("Mask", mask) cv2.waitKey(0) ```

2. HSV 色彩空间:

HSV (色相、饱和度、明度) 色彩空间更适合进行基于色彩的分割，因为它可以更直观地表示颜色信息。

示例：

```python import cv2 import numpy as np# 读取图像 image = cv2.imread("image.jpg")# 将图像从 BGR 转换为 HSV hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 定义红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255])# 进行颜色分割 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)# 显示结果 cv2.imshow("Original Image", image) cv2.imshow("Mask", mask) cv2.waitKey(0) ```### 三、 应用场景inRange 函数在许多计算机视觉应用中都扮演着重要角色，例如：

目标跟踪:

提取特定颜色的物体，例如跟踪红色小球。

图像分析:

分割图像中的不同区域，例如区分天空和地面。

图像增强:

对特定颜色区域进行增强或抑制。### 四、 总结inRange 函数是 OpenCV 中一个简单 yet powerful 的工具，可以方便地进行基于色彩的图像分割。通过灵活运用不同的色彩空间和参数设置，可以实现各种复杂的图像处理任务。

inRange 函数：OpenCV 中的色彩分割利器

简介在计算机视觉领域，色彩分割是一项基础且重要的任务，它将图像中具有相似颜色的区域进行区分和提取。OpenCV 提供了一个强大的函数 **inRange**，可以方便地实现基于色彩范围的图像分割。

一、inRange 函数详解**1. 功能:**inRange 函数根据像素值的范围创建掩码图像（mask），即判断图像中每一个像素的值是否落在指定的色彩范围内，如果在范围内则输出255（白色），反之输出0（黑色）。**2. 语法:**```python cv2.inRange(src, lowerb, upperb, dst=None) ```**参数说明:*** **src:** 输入图像，可以是单通道或多通道图像。 * **lowerb:** 色彩范围的下限 (inclusive)。 * **upperb:** 色彩范围的上限 (inclusive)。 * **dst:** 输出的掩码图像，与输入图像大小和通道数相同，数据类型为 CV_8U。**返回值:*** 掩码图像**注意:*** 输入图像、色彩范围上下限需要使用相同的数据类型和通道数。 * 对于多通道图像，每个通道的像素值都会被独立判断是否落在对应的范围内。

二、 使用 inRange 进行色彩分割**1. BGR 色彩空间:**在 OpenCV 中，默认的色彩空间是 BGR（蓝绿红），因此在使用 inRange 函数时，需要将色彩范围定义为 BGR 顺序的元组。**示例：**```python import cv2 import numpy as np

读取图像 image = cv2.imread("image.jpg")

定义蓝色范围 lower_blue = np.array([100, 0, 0]) upper_blue = np.array([255, 100, 100])

进行颜色分割 mask = cv2.inRange(image, lower_blue, upper_blue)

显示结果 cv2.imshow("Original Image", image) cv2.imshow("Mask", mask) cv2.waitKey(0) ```**2. HSV 色彩空间:**HSV (色相、饱和度、明度) 色彩空间更适合进行基于色彩的分割，因为它可以更直观地表示颜色信息。**示例：**```python import cv2 import numpy as np

读取图像 image = cv2.imread("image.jpg")

将图像从 BGR 转换为 HSV hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

定义红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255])

进行颜色分割 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

显示结果 cv2.imshow("Original Image", image) cv2.imshow("Mask", mask) cv2.waitKey(0) ```

三、 应用场景inRange 函数在许多计算机视觉应用中都扮演着重要角色，例如：* **目标跟踪:** 提取特定颜色的物体，例如跟踪红色小球。 * **图像分析:** 分割图像中的不同区域，例如区分天空和地面。 * **图像增强:** 对特定颜色区域进行增强或抑制。

四、 总结inRange 函数是 OpenCV 中一个简单 yet powerful 的工具，可以方便地进行基于色彩的图像分割。通过灵活运用不同的色彩空间和参数设置，可以实现各种复杂的图像处理任务。