`cv::inRange`를 사용하여 OpenCV에서 색상 감지를 위한 최적의 HSV 경계를 효과적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?

OpenCV의 cv::inRange를 사용하여 색상 감지를 위한 최적의 HSV 경계 선택

이미지 처리 작업에서는 객체 기반 감지가 필요한 경우가 많습니다. 그들의 색깔에. 이를 위해 cv::inRange 함수는 OpenCV에서 일반적으로 사용되어 지정된 HSV 색상 범위 내의 픽셀을 식별합니다. 그러나 적절한 HSV 경계를 선택하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 다양한 애플리케이션이 다양한 HSV 스케일과 색상 형식을 사용하는 경우 더욱 그렇습니다.

문제:

주황색을 감지하는 시나리오를 고려해보세요. 커피 캔 뚜껑 이미지. 김프 도구를 사용하여 뚜껑 중앙의 HSV 값이 (22, 59, 100)인 것으로 나타났습니다. 그러나 HSV 범위(18, 40, 90) - (27, 255, 255)를 적용하면 감지 결과가 만족스럽지 못했습니다.

해결책 1: HSV 스케일 조정

이 문제를 해결하려면 다양한 애플리케이션이 서로 다른 HSV 스케일을 사용한다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 이 경우 gimp는 H: 0-360, S: 0-100, V: 0-100 스케일을 사용하고 OpenCV는 H: 0-179, S: 0-255, V: 0-255를 사용합니다. gimp에서 얻은 색상 값(22)의 경우 절반(11)을 가져와 그에 따라 범위를 조정해야 합니다. 이는 (5, 50, 50) - (15, 255, 255)의 새로운 HSV 범위로 변환됩니다.

해결책 2: BGR 형식으로 변환

추가로 , OpenCV는 RGB가 아닌 BGR 색상 형식을 사용한다는 점을 고려하는 것이 중요합니다. 따라서 Python 코드에서 cv::CV_RGB2HSV 변환은 cv::CV_BGR2HSV로 대체되어야 합니다.

이러한 수정을 구현하면 감지 알고리즘이 향상된 결과를 얻을 수 있습니다. 사소한 잘못된 감지가 여전히 발생할 수 있지만 가장 큰 윤곽선은 뚜껑에 해당해야 합니다.

OpenCV 2로 향상된 Python 코드:

import cv2

in_image = 'kaffee.png'
out_image = 'kaffee_out.png'
out_image_thr = 'kaffee_thr.png'

ORANGE_MIN = np.array([5, 50, 50], np.uint8)
ORANGE_MAX = np.array([15, 255, 255], np.uint8)

def test1():
    frame = cv2.imread(in_image)
    frameHSV = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    frame_threshed = cv2.inRange(frameHSV, ORANGE_MIN, ORANGE_MAX)
    cv2.imwrite(out_image_thr, frame_threshed)

if __name__ == '__main__':
    test1()

향상된 Python OpenCV를 사용한 코드 4:

import cv2
import numpy as np

in_image = 'kaffee.png'
out_image = 'kaffee_out.png'
out_image_thr = 'kaffee_thr.png'

ORANGE_MIN = np.array([5, 50, 50], np.uint8)
ORANGE_MAX = np.array([15, 255, 255], np.uint8)

def test1():
    frame = cv2.imread(in_image)
    frameHSV = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    frame_threshed = cv2.inRange(frameHSV, ORANGE_MIN, ORANGE_MAX)
    cv2.imwrite(out_image_thr, frame_threshed)

if __name__ == '__main__':
    test1()

이러한 업데이트된 코드를 사용하면 커피 캔 이미지의 주황색 뚜껑을 정확하게 감지할 수 있습니다.

위 내용은 `cv::inRange`를 사용하여 OpenCV에서 색상 감지를 위한 최적의 HSV 경계를 효과적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!