Comment détecter les objets verts dans les images avec OpenCV : un guide étape par étape utilisant l'espace colorimétrique HSV ?

Détection d'objets verts dans des images naturelles avec OpenCV

La segmentation d'images est une tâche cruciale en vision par ordinateur, permettant d'isoler des objets d'intérêt d'une scène. Dans ce contexte, la détection d'objets verts revêt une importance particulière dans diverses applications.

Une approche efficace pour définir une valeur seuil pour la détection d'objets verts utilise l'espace colorimétrique HSV. Les canaux HS (teinte et saturation) représentent efficacement le contenu chromatique d'une image, tandis que le canal V (valeur) capture sa luminosité.

Pour mettre en œuvre cette méthode, convertissez d'abord l'image de l'espace colorimétrique RVB en espace colorimétrique HSV. . Ensuite, établissez une plage de valeurs HSV qui correspondent au vert. Pour la couleur verte, pensez à utiliser la plage suivante en HSV : (36, 25, 25) ~ (86, 255, 255).

Une fois la valeur seuil définie, utilisez la fonction cv2.inRange() depuis OpenCV pour créer un masque qui isole les pixels verts. Pour y parvenir, transmettez l'image HSV et la plage HSV définie comme arguments à cv2.inRange().

L'application de techniques de traitement d'image sur les régions vertes extraites permet une détection et une analyse plus approfondies des objets. Une technique, par exemple, consiste à réduire le bruit de fond en supprimant les zones inférieures à une certaine taille ou en comblant de petits espaces dans les régions vertes.

La mise en œuvre précise de ces étapes nécessite une compréhension claire des espaces colorimétriques et des techniques de segmentation d'image. En tirant parti des canaux HS et de la fonction cv2.inRange(), vous pouvez détecter efficacement les objets verts dans les images avec Python OpenCV, ouvrant ainsi la voie à diverses applications de vision par ordinateur.

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