opencv中的黑色物体检测HSV范围答案

【问题标题】：Black color object detection HSV range in opencvopencv中的黑色物体检测HSV范围
【发布时间】：2014-08-20 06:35:30
【问题描述】：

黑色物体检测的范围是多少？

我尝试了以下代码

cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(0, 0, 0, 0), cvScalar(0, 255, 255, 0), imgThreshold);

但它不起作用。

【问题讨论】：

您好，谢谢您的回答。但它也不起作用......
更好的查找方法是制作程序，该程序将打印您使用鼠标手动单击的黑色区域的颜色。通过这种方式，您可以打印出您认为是黑色的良好范围。很难说出一个值，因为它可能取决于照明和其他可能对我们不同的条件。还有一个建议，如果您只对黑色感兴趣，请尝试单张灰度图像。
查看使用 opencv here 的色轮实现，您可以使用鼠标和相应的 hsv 值手动选择颜色。对于黑色，HSV 空间中的取值范围可能接近于零，同时建议使用新的 C++ API 代替已弃用的 C。

标签： c++ opencv hsv

【解决方案1】：

对于 HSV 范围内的黑白颜色，您必须将色调设置为最大范围（0 到 180），饱和度设置在最大范围（0 到 255）。您可以使用该值，例如黑色为 0 到 30 或 40，白色为 200 到 255。

// for black
cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(0, 0, 0, 0), cvScalar(180, 255, 30, 0), imgThreshold);

// for white
cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(0, 0, 200, 0), cvScalar(180, 255, 255, 0), imgThreshold);

或者你可以使用C++接口：

// for black
cv::inRange(imgHSV, cv::Scalar(0, 0, 0, 0), cv::Scalar(180, 255, 30, 0), imgThreshold);

// for white   
cv::inRange(imgHSV, cv::Scalar(0, 0, 200, 0), cv::Scalar(180, 255, 255, 0), imgThreshold);

【讨论】：

谢谢大家的建议。 cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(0, 0, 0, 0), cvScalar(180, 255, 40, 0), imgThreshold);它适用于黑色。

【解决方案2】：

HSV 和 HSL 色彩空间中的黑色，被检测为低值（或 HSL 中的亮度）。

在 HSL 中检测到具有高值的白色。检测到白色是 HSV，具有高亮度和低饱和度。

白色

cv::inRange(imgHSL, cv::Scalar(0, 0, 200, 0), cv::Scalar(180, 255, 255, 0), imgThreshold);

或

cv::inRange(imgHSV, cv::Scalar(0, 0, 200, 0), cv::Scalar(180, 20, 255, 0), imgThreshold);

【讨论】：

【解决方案3】：

色相就像您的眼睛接收到的主要光波长。但黑光波长超出了可见光波长范围。色调不直接计算黑光。

Value 是明度/暗度值。在光线不好的情况下，任何色调都可以被视为黑色。

饱和度也称为“色度”。它描绘了任何色调的信号强度水平。如果 S=0，任何色调看起来都像“黑色”。相反，如果你想从图像中分割出真正的黑色（而不是由“黑暗”触发的“黑色”），设置一个小的饱和度阈值始终是首要任务。然后结合 Hue 和 Value 蒙版作为辅助蒙版，会给你一个更准确的答案。

【讨论】：