如何使用 OpenCV 阈值检测图像中的绿色物体？

在 OpenCV 中使用阈值检测绿色对象

检测特定颜色对象是图像处理中的常见任务。本问题演示了如何使用 OpenCV 定义阈值来隔离图像中的绿色对象。

定义阈值

要检测绿色对象，您可以定义一个色相 (H)、饱和度 (S) 和明度 (V) 颜色空间中的阈值范围。 H 值决定色调，而 S 和 V 分别表示饱和度和亮度。

方法 1：HSV 颜色空间

一种方法是使用HSV 颜色空间，提供比 RGB 更准确的颜色表示。对于绿色，您可以指定一个范围，例如：

• H: 36-86
• S: 25-255
• V: 25-255

方法 2：cv2.inRange

另一种方法是使用 cv2.inRange() 函数，该函数接受两个参数：下限阈值和上限阈值临界点。例如，要检测绿色：

• 下限：(36, 25, 25)
• 上限：(70, 255, 255)

示例实现

以下 Python 代码使用 OpenCV 演示了这一点：

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

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

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

# Define threshold values
lower_bound = (36, 25, 25)
upper_bound = (70, 255, 255)

# Create mask
mask = cv2.inRange(hsv, lower_bound, upper_bound)

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

# Display
cv2.imshow("Green Objects", green)
cv2.waitKey(0)</code>

此代码演示了如何定义阈值以将绿色对象与输入图像隔离，仅显示所识别的绿色区域的结果图像。

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