Bagaimana Mengesan Objek Hijau dalam Imej dengan OpenCV: Panduan Langkah demi Langkah Menggunakan Ruang Warna HSV?

Mengesan Objek Hijau dalam Imej Semula Jadi dengan OpenCV

Segmentasi imej ialah tugas penting dalam penglihatan komputer, membenarkan objek yang menarik diasingkan daripada pemandangan. Dalam konteks ini, pengesanan objek hijau mempunyai kaitan tertentu dalam pelbagai aplikasi.

Satu pendekatan berkesan untuk menentukan nilai ambang untuk pengesanan objek hijau menggunakan ruang warna HSV. Saluran HS (warna dan tepu) mewakili kandungan kromatik imej secara berkesan, manakala saluran V (nilai) menangkap kecerahannya.

Untuk melaksanakan kaedah ini, mula-mula tukar imej daripada RGB kepada ruang warna HSV . Seterusnya, wujudkan julat nilai HSV yang sepadan dengan hijau. Untuk warna hijau, pertimbangkan untuk menggunakan julat berikut dalam HSV: (36, 25, 25) ~ (86, 255, 255).

Setelah nilai ambang ditentukan, gunakan fungsi cv2.inRange() daripada OpenCV untuk mencipta topeng yang mengasingkan piksel hijau. Untuk mencapai matlamat ini, hantarkan imej HSV dan julat HSV yang ditakrifkan sebagai argumen kepada cv2.inRange().

Menggunakan teknik pemprosesan imej pada kawasan hijau yang diekstrak membolehkan pengesanan dan analisis objek selanjutnya. Satu teknik, contohnya, melibatkan pengurangan hingar latar belakang dengan mengalih keluar kawasan di bawah saiz tertentu atau mengisi celah kecil dalam kawasan hijau.

Melaksanakan langkah ini dengan tepat memerlukan pemahaman yang jelas tentang ruang warna dan teknik pembahagian imej. Dengan memanfaatkan saluran HS dan fungsi cv2.inRange(), anda boleh mengesan objek hijau dengan berkesan dalam imej dengan Python OpenCV, membuka kemungkinan untuk pelbagai aplikasi penglihatan komputer.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Mengesan Objek Hijau dalam Imej dengan OpenCV: Panduan Langkah demi Langkah Menggunakan Ruang Warna HSV?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!