使用cv::inRange (OpenCV) 選擇物件偵測的顏色邊界
使用cv::inRange 程式進行顏色偵測時，選擇函數(shù)進行顏色偵測適當?shù)腍SV 上限和下限至關(guān)重要。本文解決瞭如何根據(jù)感興趣的特定顏色有效地確定這些邊界的問題。
背景
HSV（色相、飽和度、值）是一種顏色影像處理中常用的空間。 HSV 模型將顏色表示為三個組成部分：
- 色調(diào) (H)：表示顏色深淺（例如紅色、藍色）。
- 飽和度 (S)：測量顏色的量陰影中存在的顏色 (0-1)。
- 值(V)：代表顏色的亮度(0-255).
選擇邊界
根據(jù)偵測到的特定顏色確定正確的HSV 邊界。以下是逐步指南：
-
確定色調(diào)：
- 使用顏色選擇器工具識別以下顏色的HSV 值感興趣的對象。
- 請注意，依照不同的情況，HSV數(shù)值可能會使用不同的比例
-
調(diào)整色調(diào)範圍：
- 透過調(diào)整辨識值周圍的範圍來考慮色調(diào)的細微變化.
- 例如，如果色調(diào)為22（滿分179），則範圍為(11-33) 可能是適當?shù)摹?
-
設(shè)定飽和度和值範圍：
- 使用合理的範圍飽和度（例如 50-255）。
- 對於數(shù)值，請選擇一個範圍其中包含物件的預期亮度。
-
考慮格式：
- 確保 HSV 轉(zhuǎn)換適合你的影像格式。
- 例如，OpenCV 使用BGR，而不是RGB 影像
範例
讓我們考慮一下偵測影像中橙色蓋子的範例。
-
單純皰疹病毒值：
- 使用顏色選擇器，我們得到 HSV 值 (22, 59, 100)。
-
調(diào)整後邊界：
- 色調(diào)範圍：(11-33)
- 色調(diào)範圍：飽和度範圍：(50-255)
- 值範圍： (50-255)
-
Python 代碼：
import cv2 import numpy as np ORANGE_MIN = np.array([11, 50, 50], np.uint8) ORANGE_MAX = np.array([33, 255, 255], np.uint8) # Read and convert image img = cv2.imread('image.png') hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # Detect orange using inRange mask = cv2.inRange(hsv_img, ORANGE_MIN, ORANGE_MAX) # Display mask cv2.imshow('Mask', mask) cv2.waitKey(0)
以上是如何使用 cv::inRange 有效地確定物體偵測的 HSV 顏色邊界？的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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