Maison développement back-end Tutoriel Python Comment déterminer avec précision les limites HSV pour la détection des couleurs dans OpenCV à l'aide de cv2.inRange ?

Comment déterminer avec précision les limites HSV pour la détection des couleurs dans OpenCV à l'aide de cv2.inRange ?

Dec 16, 2024 am 06:44 AM

How to Accurately Determine HSV Boundaries for Color Detection in OpenCV using cv2.inRange?

Détermination des limites HSV pour la détection des couleurs avec cv2.inRange dans OpenCV

Lors de l'utilisation de la fonction cv2.inRange dans OpenCV pour la détection des couleurs, Il est crucial de choisir les limites HSV (teinte, saturation, valeur) supérieures et inférieures appropriées pour identifier avec précision la cible. couleur.

Identification du problème :

Prenons l'exemple d'une image contenant une canette de café avec un couvercle orange, comme indiqué ci-dessous.

[Image d'une canette de café avec un couvercle orange]

L'objectif est de déterminer les limites du HSV pour isoler le couvercle orange. Initialement, une plage de (18, 40, 90) à (27, 255, 255) a été tentée, mais elle a donné des résultats inattendus.

Solution 1 : Conversion d'échelle

Il est important de noter que différentes applications peuvent utiliser différentes échelles pour les valeurs HSV. OpenCV utilise une échelle de H : 0-179, S : 0-255, V : 0-255, tandis que certaines autres applications peuvent utiliser une échelle de H : 0-360, S : 0-100, V : 0-100. Par conséquent, il est nécessaire de convertir les valeurs HSV en conséquence.

Solution 2 : Conversion de l'espace colorimétrique

OpenCV utilise le format de couleur BGR (Bleu, Vert, Rouge) par par défaut, tandis que l'image peut être au format RVB (Rouge, Vert, Bleu). Pour convertir correctement l'image en HSV, il est essentiel d'utiliser cv2.COLOR_BGR2HSV au lieu de cv2.COLOR_RGB2HSV.

Code révisé :

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('kaffee.png')

# Revised HSV boundaries considering scale conversion
ORANGE_MIN = np.array([5, 50, 50], np.uint8)
ORANGE_MAX = np.array([15, 255, 255], np.uint8)

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

# Apply color filtering
mask = cv2.inRange(hsv, ORANGE_MIN, ORANGE_MAX)

# Save the masked image
cv2.imwrite('kaffee_out.png', mask)
Copier après la connexion

Cette approche révisée devrait fournissent des résultats plus précis en isolant le couvercle orange de la boîte de café.

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