使用cv::inRange (OpenCV) 選擇最佳HSV 邊界進(jìn)行顏色偵測
在影像處理中，經(jīng)常使用HSV 顏色空間用於顏色檢測。選擇適當(dāng)?shù)?HSV 上下邊界對(duì)於準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)顏色至關(guān)重要。本問題探討了咖啡罐上包含橙色蓋子的圖像的選擇過程。
儘管為蓋子提供了估計(jì)的HSV 中心值(22, 59, 100)，但最初嘗試使用邊界(18 、40、90）和（27、255、255）的結(jié)果並不令人滿意。為了解決這個(gè)問題，我們必須考慮 HSV 比例和影像格式中的潛在問題。
問題 1：HSV 比例差異
不同的應(yīng)用程式可能使用不同的 HSV 比例。 GIMP採用H=0-360，S=0-100，V=0-100，而OpenCV採用H：0-179，S：0-255，V：0-255。在這種情況下，GIMP 色調(diào)值 (22) 應(yīng)減半以匹配 OpenCV 的比例，導(dǎo)致範(fàn)圍為 (5, 50, 50) - (15, 255, 255)。
問題2：影像格式轉(zhuǎn)換
OpenCV 操作的是 BGR 格式的影像，而不是 RGB。因此，需要將顏色轉(zhuǎn)換行修改為cv.CvtColor(frame,frameHSV,cv.CV_BGR2HSV)。這確保了影像在 HSV 邊界檢測之前正確轉(zhuǎn)換。
透過合併這些調(diào)整，我們獲得了更有希望的結(jié)果：
[改進(jìn)的檢測影像]
雖然輸出並不完美，它改進(jìn)了對(duì)橙色蓋子的檢測。透過選擇與蓋子相對(duì)應(yīng)的最大輪廓，可以最大限度地減少錯(cuò)誤檢測。
結(jié)論
選擇適當(dāng)?shù)?HSV 邊界需要考慮尺度差異和適當(dāng)?shù)挠跋窀袷睫D(zhuǎn)換。透過解決這些問題，我們可以在 OpenCV 中使用 cv::inRange 來提高顏色偵測的準(zhǔn)確性。
以上是如何在 OpenCV 中優(yōu)化 HSV 邊界以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的顏色檢測？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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