【发布时间】:2019-11-19 01:00:03
【问题描述】:
我以 RGB 和 HSV 格式生成了我的图像的散点图,并且正在使用 inRange() 对单一颜色进行阈值处理,以防止对图的注视。
为了获得准确的 RGB 和 HSV 值,我使用 paint.net 的颜色选择器来获取 RGB 值,然后使用RGB to HSV converter 来获取 HSV 值。
像素颜色和散点图由以下方式生成:
img = cv2.imread('C:\\b_.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
pixel_colors = img.reshape((np.shape(img)[0]*np.shape(img)[1], 3))
norm = colors.Normalize(vmin=-1., vmax=1.)
norm.autoscale(pixel_colors)
pixel_colors = norm(pixel_colors).tolist()
h, s, v = cv2.split(img_hsv)
fig = plt.figure()
axis = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection="3d")
axis.scatter(h.flatten(), s.flatten(), v.flatten(), facecolors=pixel_colors, marker=".")
axis.set_xlabel("Hue")
axis.set_ylabel("Saturation")
axis.set_zlabel("Value")
plt.show()
我需要从图像中提取黄色。如前所述,我正在使用paint.net 颜色选择器来获取浅黄色和深黄色的 RGB 值。然后使用转换器获取inRange()函数的HSV值。
light_yellow = (60, 89, 97) # HSV VALUES
dark_yellow = (61, 36.6, 43.9)
mask = cv2.inRange(img_hsv, light_yellow, dark_yellow)
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
但是生成的结果是黑色图像,但是如果我直接使用浅黄色和深黄色的 RGB 值并使用 RGB 图像,而不是 HSV 转换的图像,则分割有效。
light_yellow = (249, 249, 125) # RGB VALUES
dark_yellow = (111, 112, 71)
mask = cv2.inRange(img, light_yellow, dark_yellow)
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
虽然上面是RGB分割,但我感觉在HSV中可能会有所改进。为什么我的 HSV 范围没有输出?
【问题讨论】:
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HSV 没有单一一致的定义。如果要比较颜色,则应始终使用相同的软件进行转换。
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只是一个额外的小建议,尝试使绘图的颜色看起来更均匀,(没有阴影)如果不是,有些点在过滤后将不可见。 (就像黄色左边的灰色)
标签: python opencv image-processing colors computer-vision