Grüne Objekte mit Schwellenwerten in OpenCV erkennen
Die Erkennung spezifischer Farbobjekte ist eine häufige Aufgabe in der Bildverarbeitung. Diese Frage zeigt, wie man Schwellenwerte definiert, um grüne Farbobjekte in einem Bild mit OpenCV zu isolieren.
Schwellenwert definieren
Um grüne Objekte zu erkennen, können Sie a definieren Schwellenwertbereich im Farbraum Farbton (H), Sättigung (S) und Wert (V). Der H-Wert bestimmt den Farbton, während S und V die Sättigung bzw. Helligkeit angeben.
Methode 1: HSV-Farbraum
Ein Ansatz besteht darin, den zu verwenden HSV-Farbraum, der eine genauere Farbdarstellung als RGB bietet. Für Grün können Sie einen Bereich angeben wie:
Methode 2: cv2.inRange
Eine andere Methode ist die Verwendung der Funktion cv2.inRange(), die zwei Argumente benötigt: einen unteren Begrenzungsschwellenwert und einen oberen Begrenzungsschwellenwert Schwelle. Um beispielsweise Grün zu erkennen:
Beispielimplementierung
Der folgende Python-Code demonstriert dies mit OpenCV:
<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>
Dieser Code zeigt, wie Schwellenwerte definiert werden, um grüne Objekte aus einem Eingabebild zu isolieren. Präsentieren des resultierenden Bildes nur mit den identifizierten grünen Bereichen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erkennt man grüne Objekte in einem Bild mithilfe von OpenCV-Schwellenwerten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!