如何在 OpenCV 中为 InRange 阈值选择最佳 HSV 值

Question

我有两个相关的问题：

1. 我正在使用inRange 阈值函数在 OpenCV 中进行颜色对象检测。如果我手动选择 HSV 下限和上限，我会得到很好的结果，但这对光照条件非常敏感。有没有一种算法可以在给定目标和背景的 HSV 值的情况下确定最佳阈值界限？

   例如，以下是我正在使用的值：

   目标 HSV 值：[15,37,51]

   背景 HSV 值：[90, 21, 211]

2. inRange 是简单的逐像素过滤器。它不会动态更改阈值条件。是否有与自适应阈值或 Otsu 阈值等效的颜色？或者可以利用目标和背景的先验 HSV 值的算法？

Answer 1

如果大部分图像或多或少相同（例如大部分是背景），则可以执行以下操作：

1. 计算图像中像素值的中值 (M)。有些人使用均值代替，但我更喜欢中值的稳健性。

2. 计算图像中像素值的中值绝对偏差 (MAD)。同样，我更喜欢它而不是标准差，因为它的稳健性。

介于 (M - k * MAD) 和 (M + k * MAD) 之间的所有内容都将是背景（或对象）。根据您的应用选择常量“k”的值（我猜它会在 1 到 5 之间）。

小提示，如果这是您第一次使用 MAD：在正态分布的情况下，1 个标准差大约等于 1.5 MAD。