如何使用 Python OpenCV 定義自然影像中綠色物體偵測的閾值？

使用Python OpenCV 定義自然影像中綠色物體偵測的閾值

在電腦視覺應用中，可以從影像中分離出特定顏色對於物體檢測和分析至關重要。在自然環境中，定義準確檢測綠色物體的閾值是一個挑戰。

要定義綠色偵測的閾值，常見的方法是將影像轉換為色調、飽和度、值 (HSV)色彩空間，它提供了一種更直觀的方式來指定顏色範圍。

方法 1：使用 HSV 顏色範圍

一種策略是識別對應於的 HSV 範圍所需的綠色。例如，您可以選擇 HSV 中的 (40, 40, 40) ~ (70, 255, 255) 等範圍來定義綠色物件。

方法 2：使用 cv2.inRange()

另一種方法涉及使用 OpenCV 的 cv2.inRange() 函數。此函數採用兩個參數：

• 下邊界：HSV 值，低於該值的像素應視為非綠色。
• 上邊界：HSV 值，高於該值的像素應被視為綠色.

範例：偵測綠色向日葵

在以下範例中，我們偵測影像中的綠色向日葵花瓣：

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

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

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

# Define HSV range for green (36, 25, 25) ~ (70, 255, 255)
mask = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (70, 255, 255))

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

# Save
cv2.imwrite("green.png", green)</code>

透過將影像轉換為HSV 並套用閾值，我們可以有效地隔離影像中的綠色區域，同時將非綠色區域轉換為另一種顏色（例如黑色）。

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