使用 cv::inRange (OpenCV) 選擇最佳 HSV 邊界進行顏色檢測
在圖像處理中，經常使用 HSV 顏色空間用于顏色檢測。選擇適當?shù)?HSV 上下邊界對于準確識別目標顏色至關重要。本問題探討了咖啡罐上包含橙色蓋子的圖像的選擇過程。
盡管為蓋子提供了估計的 HSV 中心值 (22, 59, 100)，但最初嘗試使用邊界 (18 、40、90) 和 (27、255、255) 的結果并不令人滿意。為了解決這個問題，我們必須考慮 HSV 比例和圖像格式中的潛在問題。
問題 1：HSV 比例差異
不同的應用程序可能使用不同的 HSV 比例。 GIMP采用H=0-360，S=0-100，V=0-100，而OpenCV采用H：0-179，S：0-255，V：0-255。在這種情況下，GIMP 色調值 (22) 應減半以匹配 OpenCV 的比例，導致范圍為 (5, 50, 50) - (15, 255, 255)。
問題2：圖像格式轉換
OpenCV 操作的是 BGR 格式的圖像，而不是 RGB。因此，需要將顏色轉換行修改為cv.CvtColor(frame,frameHSV,cv.CV_BGR2HSV)。這確保了圖像在 HSV 邊界檢測之前正確轉換。
通過合并這些調整，我們獲得了更有希望的結果：
[改進的檢測圖像]
雖然輸出并不完美，它改進了對橙色蓋子的檢測。通過選擇與蓋子相對應的最大輪廓，可以最大限度地減少錯誤檢測。
結論
選擇適當?shù)?HSV 邊界需要考慮尺度差異和適當?shù)膱D像格式轉換。通過解決這些問題，我們可以在 OpenCV 中使用 cv::inRange 來提高顏色檢測的準確性。
以上是如何在 OpenCV 中優(yōu)化 HSV 邊界以實現(xiàn)準確的顏色檢測？的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！
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