OpenCV에서 임계값을 사용하여 녹색 객체 감지
특정 색상 객체를 감지하는 것은 이미지 처리에서 일반적인 작업입니다. 이 질문은 OpenCV를 사용하여 이미지에서 녹색 객체를 분리하기 위해 임계값을 정의하는 방법을 보여줍니다.
임계값 정의
녹색 객체를 감지하려면 색상(H), 채도(S) 및 값(V) 색상 공간의 임계값 범위입니다. H 값은 색상을 결정하고 S와 V는 각각 채도와 밝기를 나타냅니다.
방법 1: HSV 색 공간
한 가지 접근 방식은 RGB보다 더 정확한 색상 표현을 제공하는 HSV 색상 공간. 녹색의 경우 다음과 같은 범위를 지정할 수 있습니다.
- H: 36-86
- S: 25-255
- V: 25-255
방법 2: cv2.inRange
또 다른 방법은 cv2.inRange() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 하한 임계값과 상한이라는 두 가지 인수를 사용합니다. 한계점. 예를 들어 녹색을 감지하려면:
- 하한: (36, 25, 25)
- 상한: (70, 255, 255)
구현 예
다음 Python 코드는 OpenCV를 사용하여 이를 보여줍니다.
<code class="python">import cv2 import numpy as np # Read image img = cv2.imread("image.jpg") # Convert to HSV hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # Define threshold values lower_bound = (36, 25, 25) upper_bound = (70, 255, 255) # Create mask mask = cv2.inRange(hsv, lower_bound, upper_bound) # Extract green objects green = np.zeros_like(img, np.uint8) imask = mask > 0 green[imask] = img[imask] # Display cv2.imshow("Green Objects", green) cv2.waitKey(0)</code>
이 코드는 임계값을 정의하여 입력 이미지에서 녹색 객체를 분리하는 방법을 보여줍니다. 식별된 녹색 영역만 결과 이미지로 제시합니다.
위 내용은 OpenCV 임계값을 사용하여 이미지에서 녹색 객체를 감지하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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