


Bestimmen von HSV-Grenzen für die Farberkennung mit cv2.inRange in OpenCV
Bei Verwendung der cv2.inRange-Funktion in OpenCV für die Farberkennung wird Folgendes angezeigt: Es ist von entscheidender Bedeutung, geeignete obere und untere HSV-Grenzen (Farbton, Sättigung, Wert) auszuwählen, um das Ziel genau zu identifizieren Farbe.
Problemidentifizierung:
Betrachten Sie das Beispiel eines Bildes mit einer Kaffeedose mit orangefarbenem Deckel, wie unten gezeigt.
[Bild einer Kaffeedose mit orangefarbenem Deckel]
Ziel ist es, die HSV-Grenzen zu bestimmen, um den orangefarbenen Deckel zu isolieren. Zunächst wurde ein Bereich von (18, 40, 90) bis (27, 255, 255) versucht, der jedoch zu unerwarteten Ergebnissen führte.
Lösung 1: Skalenumrechnung
Es ist wichtig zu beachten, dass verschiedene Anwendungen möglicherweise unterschiedliche Skalen für HSV-Werte verwenden. OpenCV verwendet eine Skala von H: 0–179, S: 0–255, V: 0–255, während einige andere Anwendungen möglicherweise eine Skala von H: 0–360, S: 0–100, V: 0–100 verwenden. Daher ist es notwendig, die HSV-Werte entsprechend zu konvertieren.
Lösung 2: Farbraumkonvertierung
OpenCV verwendet das BGR-Farbformat (Blau, Grün, Rot). Standardeinstellung, während das Bild möglicherweise im RGB-Format (Rot, Grün, Blau) vorliegt. Um das Bild korrekt in HSV zu konvertieren, ist es wichtig, cv2.COLOR_BGR2HSV anstelle von cv2.COLOR_RGB2HSV zu verwenden.
Überarbeiteter Code:
import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('kaffee.png') # Revised HSV boundaries considering scale conversion ORANGE_MIN = np.array([5, 50, 50], np.uint8) ORANGE_MAX = np.array([15, 255, 255], np.uint8) # Convert image to HSV color space hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # Apply color filtering mask = cv2.inRange(hsv, ORANGE_MIN, ORANGE_MAX) # Save the masked image cv2.imwrite('kaffee_out.png', mask)
Dieser überarbeitete Ansatz sollte liefern genauere Ergebnisse bei der Isolierung des orangefarbenen Deckels der Kaffeedose.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man HSV-Grenzen für die Farberkennung in OpenCV mithilfe von cv2.inRange genau bestimmen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.


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