如何使用 Python OpenCV 定义自然图像中绿色物体检测的阈值？

使用 Python OpenCV 定义自然图像中绿色物体检测的阈值

在计算机视觉应用中，可以从图像中分离出特定颜色对于物体检测和分析至关重要。在自然环境中，定义准确检测绿色物体的阈值是一个挑战。

要定义绿色检测的阈值，常见的方法是将图像转换为色调、饱和度、值 (HSV)颜色空间，它提供了一种更直观的方式来指定颜色范围。

方法 1：使用 HSV 颜色范围

一种策略是识别对应于的 HSV 范围所需的绿色。例如，您可以选择 HSV 中的 (40, 40, 40) ~ (70, 255, 255) 等范围来定义绿色对象。

方法 2：使用 cv2.inRange()

另一种方法涉及使用 OpenCV 的 cv2.inRange() 函数。此函数采用两个参数：

• 下边界：HSV 值，低于该值的像素应被视为非绿色。
• 上边界：HSV 值，高于该值的像素应被视为绿色.

示例：检测绿色向日葵

在以下示例中，我们检测图像中的绿色向日葵花瓣：

<code class="python">import cv2
import numpy as np

# Read image
img = cv2.imread("sunflower.jpg")

# Convert to HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Define HSV range for green (36, 25, 25) ~ (70, 255, 255)
mask = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (70, 255, 255))

# Slice the green
imask = mask > 0
green = np.zeros_like(img, np.uint8)
green[imask] = img[imask]

# Save
cv2.imwrite("green.png", green)</code>

通过将图像转换为 HSV 并应用阈值，我们可以有效地隔离图像中的绿色区域，同时将非绿色区域转换为另一种颜色（例如黑色）。

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