如何使用 Python OpenCV 定义检测图像中绿色物体的阈值？

使用 Python OpenCV 定义用于检测图像中绿色对象的阈值

要检测图像中的绿色对象，阈值必须为定义为区分绿色和非绿色像素。以下是如何使用 OpenCV 在 Python 中完成此任务：

HSV 颜色空间和阈值

一种方法是将图像转换为 HSV 颜色空间。在 HSV 中，色调分量代表颜色，绿色落在 36-70 度的范围内。

<code class="python">hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (70, 255, 255))</code>

此代码创建一个掩码，其中指定 HSV 范围（绿色）内的像素被标记为 true .

BGR 色彩空间和阈值

另一种方法是直接在 BGR 色彩空间中工作。在这里，您可以定义一系列绿色值：

<code class="python">mask = cv2.inRange(img, (0, 100, 0), (100, 255, 100))</code>

此蒙版将真实值分配给绿色通道 (G) 介于 100 到 255 之间且其他通道（B 和 R）低于的像素100.

绿色物体的提取和显示

使用mask，可以只提取图像中的绿色物体：

<code class="python">green = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)</code>

此操作将所有非绿色像素设置为黑色，同时保留绿色像素的原始颜色。

通过定义适当的阈值，可以有效检测和隔离图像中的绿色物体，方便进一步的分析和处理任务.

以上是如何使用 Python OpenCV 定义检测图像中绿色物体的阈值？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！