以上代码是为创建掩膜而设置上下限，在lower_red和upper_red中时，图像中的选中颜色变为255，不在这个范围内的则为0
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)上述代码是创建掩膜，cv2.inRand函数中第一个参数是图像名字，后面两个则是上下边界
gray = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2GRAY) dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)上述代码是进行二值化操作，首先要将图片转化为灰度图才能进行二值化 Threshold函数是通过遍历灰度图中点，将图像信息二值化，第一个参数是原图像，第二个是阈值，第三个是最大值，第四个是阈值类型
rows = img.shape[0] cols = img.shape[1] # 对图像进行旋转操作 M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), -20, 1) dst = cv2.warpAffine(res, M, (2*cols, 2*rows))上述代码是进行图像旋转操作，先找到图像的旋转中心，getRotationMatrixD函数是进行旋转的函数，第一个参数是旋转中心坐标，第二个则是旋转角度，正为逆时针方向旋转，负为顺时针方向旋转，第三个参数是缩放比例 WarpAffine用于仿射变换，第一个参数是原图像，第二个参数是仿射变换矩阵，一般反映平移或旋转的关系，第三个参数是显示的图像的大小
完整代码：
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('square.jpg') hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 将图片转换到HSV lower_red = np.array([50, 50, 30]) # 设定红色的阈值，图像中低于这个值的，图像变为0 upper_red = np.array([255, 255, 200]) # 设定红色的阈值，图像中高于这个值的，图像变为0 cv2.namedWindow('dst', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.namedWindow('mask', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.namedWindow('res', cv2.WINDOW_NORMAL) # 在这两个值的中间值的都为255 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) # 对原图像和掩膜进行位运算 res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) gray = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2GRAY) dst = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) rows = img.shape[0] cols = img.shape[1] # 对图像进行旋转操作 M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), -20, 1) dst = cv2.warpAffine(res, M, (2*cols, 2*rows)) cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('res', res) cv2.imshow('dst', dst) c = cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()原图： 结果图：
