Wie kann die inRange-Funktion von OpenCV für die genaue Erkennung der roten Farbe in Bildern optimiert werden?

Verwendung von OpenCV zur Verbesserung der roten Farberkennung

Eine genaue Farberkennung ist bei verschiedenen Computer-Vision-Aufgaben unerlässlich. Dieser Artikel befasst sich mit der besonderen Herausforderung der Erkennung roter Objekte mithilfe der OpenCV-Bibliothek. Durch die Untersuchung des HSV-Farbraums und die Verfeinerung der Schwellenwertparameter wollen wir die Erkennung eines roten Rechtecks ​​in einem Bild verbessern.

Problemstellung

Gegeben sei ein Bild mit a Bei einem roten Rechteck besteht das Ziel darin, das rote Objekt mithilfe der inRange-Funktion von OpenCV und des HSV-Farbraums zu isolieren und zu erkennen. Die ersten Versuche mit den bereitgestellten Parameterbereichen haben jedoch keine zufriedenstellenden Ergebnisse erbracht.

Vorgeschlagene Lösung: HSV-Farbraum

Im HSV-Raum umhüllt der rote Farbton die 180-Grad-Wert. Um Rot effektiv zu erkennen, müssen wir daher Werte von [0, 10] und [170, 180] berücksichtigen:

inRange(hsv, Scalar(0, 70, 50), Scalar(10, 255, 255), mask1);
inRange(hsv, Scalar(170, 70, 50), Scalar(180, 255, 255), mask2);

Mat1b mask = mask1 | mask2;

Durch die Kombination dieser beiden Masken erfassen wir den roten Farbbereich genauer. wie in den verbesserten Ergebnissen zu sehen ist.

Alternativer Ansatz: Invertiertes Bild HSV

Eine andere Perspektive für dieses Problem besteht darin, das ursprüngliche BGR-Bild vor der Konvertierung in HSV umzukehren. Im invertierten Bild wird die rote Farbe zu Cyan, was die Erkennung erleichtert:

Mat3b bgr_inv = ~bgr;
cvtColor(bgr_inv, hsv_inv, COLOR_BGR2HSV);

inRange(hsv_inv, Scalar(90 - 10, 70, 50), Scalar(90 + 10, 255, 255), mask);

Dieser Ansatz ermöglicht uns die Suche nach einer einzelnen Zielfarbe (Cyan) im invertierten HSV-Bild und bietet so eine gültige Alternative zum Dual-Range-Ansatz.

Fazit

Durch die Verfeinerung der Farberkennungsparameter und die Nutzung spezifischer Eigenschaften des HSV-Farbraums können wir die Erkennung von Rot deutlich verbessern Objekte mit OpenCV. Die bereitgestellten Lösungen veranschaulichen die Vielseitigkeit und Effektivität von OpenCV bei der Bewältigung anspruchsvoller Farberkennungsszenarien.

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