如何使用 Python OpenCV 定义检测图像中绿色物体的阈值？

如何使用 Python OpenCV 定义阈值以仅检测图像中的绿色对象？

在计算机视觉中，根据特定颜色识别和隔离对象特性在各种应用中起着至关重要的作用。在自然环境中工作时，有必要定义可以准确检测特定颜色（例如绿色）对象的阈值。 Python 的 OpenCV 库提供了强大的图像处理和颜色检测工具。

设置绿色检测阈值

使用 Python 设置阈值以检测图像中的绿色对象有两种主要方法OpenCV：

HSV 颜色图

HSV（色调、饱和度、值）颜色图提供了一种更准确且用户友好的方式来定义颜色范围。对于绿色检测，可以使用以下范围：

(40, 40,40) ~ (70, 255,255) in HSV

HSV 范围

另一种方法是直接使用 HSV 范围为绿色对象创建遮罩。这是一个示例：

<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>

阈值应用

创建遮罩后，可以将其应用于原始图像以仅提取绿色对象，同时将所有其他像素变为黑色：

<code class="python">imask = mask > 0
green = np.zeros_like(img, np.uint8)
green[imask] = img[imask]</code>

通过在指定范围内调整阈值，可以微调各种光照条件和环境下绿色物体的检测精度。绿色变量现在包含一个带有孤立绿色对象的图像，可供进一步处理。

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！