Question

我有这张图片：

我正在尝试用Python编写一个函数，如果图像包含蓝色像素，则该函数将返回True，否则返回False。该图像只是一个例子。我会有其他人使用的蓝色可能会略有不同。但是它们始终是黑色背景上的蓝色字母。

到目前为止，我有这个：

def contains_blue(img):
    # Convert the image to HSV colour space
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # Define a range for blue color
    hsv_l = np.array([100, 150, 0])
    hsv_h = np.array([140, 255, 255])
    # Find blue pixels in the image
    #
    # cv2.inRange will create a mask (binary array) where the 1 values
    # are blue pixels and 0 values are any other colour out of the blue
    # range defined by hsv_l and hsv_h
    return 1 in cv2.inRange(hsv, hsv_l, hsv_h)

该函数始终返回False，因为在1返回的数组中找不到cv2.inRange的值。也许hsv_l和hsv_h定义的范围不好？我从这里拿走的：OpenCV & Python -- Can't detect blue objects

感谢您的帮助。谢谢。

Answer 1

您本可以使用np.any()来代替。如果任何一个像素的值为255，它将返回True。

所以不是

return 1 in cv2.inRange(hsv, hsv_l, hsv_h)，

您可以添加以下内容：

return np.any(cv2.inRange(hsv, hsv_l, hsv_h))

更新：

如评论中提到的@AKX一样，您可以尝试以下方法：

return cv2.inRange(hsv, hsv_l, hsv_h).any()

Answer 2

问题是您没有阅读documentation of inRange：D

其中有以下内容：

也就是说，如果src（I）位于dst（I）的范围内，则dst（I）设置为255（全1位）。指定1D，2D，3D，...框，否则指定0。

然后您检查1

# cv2.inRange will create a mask (binary array) where the 1 values
# are blue pixels and 0 values are any other colour out of the blue
# range defined by hsv_l and hsv_h
return 1 in cv2.inRange(hsv, hsv_l, hsv_h)

因此解决方案是将其更改为：

return 255 in cv2.inRange(hsv, hsv_l, hsv_h)

我用您的图像对其进行了测试，并返回true，还对黑白图像（虽然是BGR）返回了false。

在我看来，您选择的蓝色范围与紫罗兰色的距离有点远...您可以使用类似http://colorizer.org/的hsv彩色选择器，然后选择所需的范围。只是记住OpenCV使用H-> Hue / 2，而S和V就像百分比（0-100），只需将它们除以100（0-1。），再乘以255。

检查图像是否包含蓝色像素

2 个答案: