Comment améliorer la précision de la détection des objets rouges dans l'espace colorimétrique HSV avec OpenCV ?

Détection optimisée des objets de l'espace colorimétrique HSV avec OpenCV

Problème :

Étant donné une image contenant un rectangle rouge, la tâche est d'améliorer la précision de détection de la couleur rouge à l'aide de la méthode cv::inRange d'OpenCV dans l'espace colorimétrique HSV.

Approche originale :

int H_MIN = 0;
int H_MAX = 10;
int S_MIN = 70; 
int S_MAX = 255;
int V_MIN = 50;
int V_MAX = 255;

cv::inRange( imageHSV, cv::Scalar( H_MIN, S_MIN, V_MIN ), cv::Scalar( H_MAX, S_MAX, V_MAX ), imgThreshold0 );

Cette approche fournit résultats insatisfaisants.

Solution améliorée :

L'approche originale ne tient pas compte de « l'enveloppement » de la couleur rouge à environ 180 degrés dans l'espace HSV. Pour résoudre ce problème, la plage H doit inclure à la fois [0,10] et [170, 180].

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;

Cette approche mise à jour donne des résultats de détection améliorés.

Alternative Approche :

Une autre méthode efficace consiste à :

1. Inverser l'image BGR.
2. Convertir en HSV.
3. Rechercher le cyan couleur.

Mat3b bgr_inv = ~bgr;
inRange(hsv_inv, Scalar(90 - 10, 70, 50), Scalar(90 + 10, 255, 255), mask); // Cyan is 90

Cette approche alternative fournit une vérification de plage unique et produit des résultats satisfaisants.

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