使用python中的Opencv按颜色检测线条

Question

我有一张图片（基本的XY绘图图片，绘图线是蓝色，x，y轴是黑色），其中我需要检测边缘在颜色上。我遇到了下面的代码，它通过使用canny边缘检测和hough算法来检测所有行。但是我只需要检测这个图像中的蓝色线。我能做些什么来检测？

下面是我使用的代码。

import numpy as np 
import cv2 

img = cv2.imread('xyplot.png') 
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
cv2.imshow('grayimage',gray) 
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3) 
cv2.imshow('edgesimage',edges) 
print img.shape[1] 
print img.shape 
minLineLength=img.shape[1]-300 
lines = cv2.HoughLinesP(image=edges,rho=0.02,theta=np.pi/500,  
    threshold=10,lines=np.array([]),         
    minLineLength=minLineLength, maxLineGap=100) 
a,b,c = lines.shape 

for i in range(a): 
    cv2.line(img, (lines[i][0][0], lines[i][0][1]), (lines[i][0][2], 
     lines[i][0] [3]), (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA) 

cv2.imshow('edges', edges) 
cv2.imshow('result', img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

Answer 1

转换为灰度之前应用图像上（蓝）色的面具。您可以通过定义所有3个通道的下边界和上边界并在原始图像上执行BITWISE_AND来完成。你将不得不使用通道范围的值来确保只有你想要的像素被捕获。

lower = np.array([200, 20, 20], dtype = "uint8") 
upper = np.array([255, 100, 100], dtype = "uint8") 
mask = cv2.inRange(img, lower, upper) 
img = cv2.bitwise_and(img, img, mask = mask) 

注意：列表中的三个通道分别是B，G和R.