如何在 Python-OpenCV 中使用 `cv2.inRange` 检测两种不同的颜色？

Question

如何定义两种不同颜色的“下”和“上”范围，例如红色和蓝色（因为红色和蓝色在 HSV 颜色中并不相邻）

这个属于红色：

lower_red = np.array([160,20,70])
upper_red = np.array([190,255,255])

而这个属于蓝色：

lower_blue = np.array([101,50,38])
upper_blue = np.array([110,255,255])

我尝试使用 if 条件组合它们或创建自己的函数但不起作用，你们能告诉我解决方案吗？

P/s：Python 中的 OpenCV

Answer 1

当你得到两个color s 的掩码时，然后使用cv2.bitwise_or来获得最终的掩码。

import cv2

## Read
img = cv2.imread("sunflower.jpg")

## convert to hsv
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

## mask of green (36,0,0) ~ (70, 255,255)
mask1 = cv2.inRange(hsv, (36, 0, 0), (70, 255,255))

## mask o yellow (15,0,0) ~ (36, 255, 255)
mask2 = cv2.inRange(hsv, (15,0,0), (36, 255, 255))

## final mask and masked
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
target = cv2.bitwise_and(img,img, mask=mask)

cv2.imwrite("target.png", target)

---

来源：

找到绿色和黄色（范围不是那么准确）：

---

顺便说一句，为了获得更准确的范围，这是我的相关答案中的参考地图：

如何定义阈值以仅检测图像中的绿色对象：Opencv

Answer 2

下图显示了 HSV 色彩空间，它使用色调、饱和度和值（或亮度）。

在 HSV 颜色空间中工作时，重要的是要记住这一点，并且诸如红色和绿色之类的概念是一种转换回不同数据类型的方式。

因此，您的上下边界只能是该空间中的一个点，但可以包括红色和蓝色光谱的一部分，即紫色。 您需要选择满足您需要的任何处理输出标准的阈值。

要么运行两个单独的循环，第一个循环对红色进行阈值处理，第二个循环对蓝色进行阈值处理，然后使用OpenCV Blend 函数将两个图像混合在一起。 有关混合两个颜色空间的信息，请参见此处。

Answer 3

# Make a copy of the image

image_copy = np.copy(image)
## TODO: Define the color selection boundaries in RGB values
# play around with these values until you isolate the blue background

lower_blue = np.array([200,0,0]) 
upper_blue = np.array([250,250,255])

# Define the masked area

mask = cv2.inRange(image_copy, lower_blue, upper_blue)
# Vizualize the mask

plt.imshow(mask,cmap='gray')