Wie können wir die rote Farberkennung in OpenCV mithilfe des HSV-Farbraums verbessern?

Verbesserte rote Farberkennung in OpenCV mithilfe des HSV-Farbraums

Dieser Artikel zielt darauf ab, die Genauigkeit der roten Farberkennung in Bildern mithilfe des HSV von OpenCV zu verbessern Farbraum.

Problem:

Das Erkennen eines roten Rechtecks ​​in einem Bild mithilfe von cv::inRange und HSV-Farbraum führt derzeit zu unbefriedigenden Ergebnissen. Das gewünschte Ergebnis besteht darin, das rote Rechteck effektiv zu isolieren.

Lösung:

Bei HSV erstreckt sich die rote Farbe über einen Bereich, der um den Wert 180 herum liegt. Zu berücksichtigen Daher sollte der HSV-Bereich Werte sowohl in [0,10] als auch in [170, 180] enthalten.

Codeaktualisierung:

Der folgende Codeausschnitt demonstriert die Aktualisierung Ansatz:

# Include OpenCV library
import cv2

# Define HSV range for red color
H_MIN1 = 0
H_MAX1 = 10
H_MIN2 = 170
H_MAX2 = 180
S_MIN = 70
S_MAX = 255
V_MIN = 50
V_MAX = 255

# Read the input image
image = cv2.imread('image.png')

# Convert to HSV color space
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Create masks for the two ranges of red hue
mask1 = cv2.inRange(hsv, (H_MIN1, S_MIN, V_MIN), (H_MAX1, S_MAX, V_MAX))
mask2 = cv2.inRange(hsv, (H_MIN2, S_MIN, V_MIN), (H_MAX2, S_MAX, V_MAX))

# Combine the masks
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)

# Display the resulting mask
cv2.imshow('Mask', mask)
cv2.waitKey(0)

Alternativer Ansatz: Cyan-Erkennung

Eine weitere effektive Methode besteht darin, das BGR-Bild zu invertieren, in HSV zu konvertieren und die Cyan-Farbe zu isolieren (komplementär). zu rot). Dadurch entfällt die Notwendigkeit, mehrere Farbtonbereiche zu überprüfen.

Code für die Cyan-Erkennung:

# Invert the BGR image
inverted = 255 - image

# Convert to HSV color space
hsv_inverted = cv2.cvtColor(inverted, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Isolate cyan color
cyan_mask = cv2.inRange(hsv_inverted, (90-10, S_MIN, V_MIN), (90+10, S_MAX, V_MAX))

# Display the cyan mask
cv2.imshow('Cyan Mask', cyan_mask)
cv2.waitKey(0)

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