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c++ - OpenCV更好地检测红色？

coder 2023-05-30 原文

我有以下图片:

我想使用 cv::inRange 方法和 HSV 颜色空间来检测红色矩形。 

int H_MIN = 0;
int H_MAX = 10;
int S_MIN = 70; 
int S_MAX = 255;
int V_MIN = 50;
int V_MAX = 255;

cv::cvtColor( input, imageHSV, cv::COLOR_BGR2HSV );

cv::inRange( imageHSV, cv::Scalar( H_MIN, S_MIN, V_MIN ), cv::Scalar( H_MAX, S_MAX, V_MAX ), imgThreshold0 );

我已经创建了动态轨迹栏以更改 HSV 的值，但我无法获得所需的结果。

对使用最佳值(可能还有过滤器)有什么建议吗？

最佳答案

在 HSV 空间中，红色环绕在 180 左右。因此您需要 H 值同时位于 [0,10] 和 [170, 180] 中。

试试这个:

#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat3b bgr = imread("path_to_image");

    Mat3b hsv;
    cvtColor(bgr, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    Mat1b mask1, mask2;
    inRange(hsv, Scalar(0, 70, 50), Scalar(10, 255, 255), mask1);
    inRange(hsv, Scalar(170, 70, 50), Scalar(180, 255, 255), mask2);

    Mat1b mask = mask1 | mask2;

    imshow("Mask", mask);
    waitKey();

    return 0;
}

你之前的结果:

结果添加范围[170, 180]:

另一种只需要检查单个范围的有趣方法是:

  • 反转 BGR 图像
  • 转换为 HSV
  • 寻找青色颜色

这个想法是由 fmw42 提出的。并由Mark Setchell 指出.非常感谢。

#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat3b bgr = imread("path_to_image");

    Mat3b bgr_inv = ~bgr;
    Mat3b hsv_inv;
    cvtColor(bgr_inv, hsv_inv, COLOR_BGR2HSV);

    Mat1b mask; 
    inRange(hsv_inv, Scalar(90 - 10, 70, 50), Scalar(90 + 10, 255, 255), mask); // Cyan is 90

    imshow("Mask", mask);
    waitKey();

    return 0;
}

关于c++ - OpenCV更好地检测红色？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32522989/

ampOpenCVimagenoreferrersectionc++image-processingcolors

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