在電腦視覺中,根據特定顏色識別和隔離物件特性在各種應用中起著至關重要的作用。在自然環境中工作時,有必要定義可以準確檢測特定顏色(例如綠色)物件的閾值。 Python 的 OpenCV 函式庫提供了強大的影像處理和色彩偵測工具。
使用Python 設定閾值以偵測影像中的綠色物件有兩種主要方法OpenCV:
HSV (色調、飽和度、值)顏色圖提供了一種更準確且用戶友好的方式來定義顏色範圍。對於綠色偵測,可以使用以下範圍:
(40, 40,40) ~ (70, 255,255) in HSV
另一種方法是直接使用 HSV 範圍為綠色物件建立遮罩。這是一個範例:
<code class="python">import cv2 # Convert to HSV color space hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # Mask of green (36,25,25) ~ (86, 255,255) mask = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (86, 255,255))</code>
建立遮罩後,可以將其應用於原始影像以僅擷取綠色對象,同時將所有其他像素變為黑色:
<code class="python">imask = mask > 0 green = np.zeros_like(img, np.uint8) green[imask] = img[imask]</code>
透過在指定範圍內調整閾值,可以微調各種光照條件和環境下綠色物體的偵測精度。綠色變數現在包含一個帶有孤立綠色物件的影像,可供進一步處理。
以上是如何使用 Python OpenCV 定義檢測影像中綠色物體的閾值?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!