为了较准确的调红色和绿色的HSV,我使用cv2.createTrackbar()函数创建了六个滚动条实际效果如图颜色阈值已经确定了,这就可以进行颜色识别了。为了让识别更稳定,在代码中加入自适应阈值。使用函数cv2.findContours()来检测物体轮框再使用函数cv2.boundingRect()查找最小矩形框使用函数cv2.rectangle()画出为了凸显出颜色的差距,我使用绿色的矩形框,画红色的物体,用红色的矩形框画绿色物体

Python-opencv实现红绿两色识别操作

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