使用cv::inRange (OpenCV) 選擇正確的HSV 上下邊界進行顏色檢測
使用OpenCV 中的cv::inRange 函數::inRange 函數,為HSV 選擇適當的上下邊界(Hue、飽和度、值)色彩空間。這可確保準確的顏色檢測並實現高效的分割。
問題:
考慮一張咖啡罐上包含橘色蓋子的圖像。使用 gcolor2 公用程式所獲得的蓋子中心的 HSV 值為 (22, 59, 100)。使用定義為 min = (18, 40, 90) 和 max = (27, 255, 255) 的初始邊界會導致意外的偵測結果。
解決方案:
問題1:HSV範圍變化
不同的應用程式通常對HSV 值使用不同的比例。例如,GIMP採用H:0-360,S:0-100,V:0-100的範圍,而OpenCV使用H:0-179,S:0-255,V:0-255。在這種情況下,GIMP 中的色調值為 22,應將其值的一半轉換為 OpenCV 中的 11。因此,修改後的邊界變為 (5, 50, 50) - (15, 255, 255)。
問題 2:顏色空間相容性
OpenCV 採用 BGR (藍色-綠色-紅色)顏色格式,而非 RGB。為了確保兼容性,將RGB 轉換為HSV 的代碼應修改為:
cv.CvtColor(frame, frameHSV, cv.CV_BGR2HSV)
更新代碼:
import cv in_image = 'kaffee.png' out_image = 'kaffee_out.png' out_image_thr = 'kaffee_thr.png' ORANGE_MIN = cv.Scalar(5, 50, 50) ORANGE_MAX = cv.Scalar(15, 255, 255) COLOR_MIN = ORANGE_MIN COLOR_MAX = ORANGE_MAX def test1(): frame = cv.LoadImage(in_image) frameHSV = cv.CreateImage(cv.GetSize(frame), 8, 3) cv.CvtColor(frame, frameHSV, cv.CV_BGR2HSV) frame_threshed = cv.CreateImage(cv.GetSize(frameHSV), 8, 1) cv.InRangeS(frameHSV, COLOR_MIN, COLOR_MAX, frame_threshed) cv.SaveImage(out_image_thr, frame_threshed) if __name__ == '__main__': test1()
結果:
運行更新後的程式碼可以對橙色進行更準確的分割蓋子。
注意:
由於背景色調相似,可能會出現一些小的錯誤偵測。為了解決這個問題,可以應用輪廓分析等進一步處理來隔離與蓋子相對應的最大輪廓。
以上是如何在 OpenCV 中選擇正確的 HSV 上邊界和下邊界以進行準確的顏色檢測?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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