Как определить разные цвета

Я изучаю фильтрацию изображений с помощью opencv. Я написал некоторый код, но мой код мог обнаруживать только объекты красного цвета. Как я могу обнаруживать объекты других цветов.

Я пробовал разные значения массива numpy, но результат меня не удовлетворил.

hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower_blue = np.array([150,150,0])
upper_blue = np.array([255,255,225])

mask = cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)
res = cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
cv2.imshow('res',res)

Вам нужно будет изменить значения lower и upper для разных цветов, какой цвет вы хотите сегментировать? И каковы значения, которые вы пробовали для того же.

— 08.04.2019 06:02

python-3.x opencv

08.04.2019 05:12

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Во-первых, диапазон H должен быть от 0 до 179. Чтобы понять, какая комбинация значений HSV дает какой цвет, вот небольшой фрагмент кода. Код ниже создает полосы для H, S, V. Настройте полосы для сегментации разных цветов.

import cv2
import numpy as np

def nothing(x):
    pass

cap = cv2.VideoCapture(0) 

# Create a window
cv2.namedWindow('image',cv2.WINDOW_NORMAL)


# create trackbars for color change
cv2.createTrackbar('lowH','image',0,179,nothing)
cv2.createTrackbar('highH','image',179,179,nothing)

cv2.createTrackbar('lowS','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('highS','image',255,255,nothing)

cv2.createTrackbar('lowV','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('highV','image',255,255,nothing)

while(True):
    ret, frame = cap.read()

    # get current positions of the trackbars
    ilowH = cv2.getTrackbarPos('lowH', 'image')
    ihighH = cv2.getTrackbarPos('highH', 'image')
    ilowS = cv2.getTrackbarPos('lowS', 'image')
    ihighS = cv2.getTrackbarPos('highS', 'image')
    ilowV = cv2.getTrackbarPos('lowV', 'image')
    ihighV = cv2.getTrackbarPos('highV', 'image')

    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_hsv = np.array([ilowH, ilowS, ilowV])
    higher_hsv = np.array([ihighH, ihighS, ihighV])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_hsv, higher_hsv)

    frame = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
    cv2.imshow('image', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

08.04.2019 06:40

Ответ принят как подходящий

Вам просто нужно изменить граничные значения (в вашем случае lower_blue и upper_blue) на разные значения. Диапазон значений может быть следующим: [0 < H < 179], [0 < S < 255], [0 < V < 255]. На картинке лучше видно.

Удачи!

HSV values