opencv目标识别——HSV颜色识别

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了opencv目标识别——HSV颜色识别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

首先解释为什么不在RGB中设置范围寻找物体信息,而是在HSV中:

因为RGB通道并不能很好地反映出物体具体的颜色信息 , 而相对于RGB空间,HSV空间能够非常直观的表达色彩的明暗,色调,以及鲜艳程度,方便进行颜色之间的对比,比如红色在HSV空间中H维度的范围为0~10和160~180 你跟我说在RGB中它的范围是什么呢?

 

 

下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出)。

H:  0 — 180

S:  0 — 255

V:  0 — 255

在HSV空间各种颜色的范围

图来自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776

 

但是这个范围相对我们要寻找或者识别的物体还是太大,容易误判,因此我们需要借助PS寻找更精确的范围

点击吸管工具那个图标,选择HSB颜色

但是HSV颜色空间却规定的是,H范围0~360,S范围0~1,V范围0~1 

PS中的HSV范围,H是0-360,S是0-1,V(B)是0-1

opencv中的HSV范围,H是0-180,S是0-255,V是0-255

因此需要转换一下

把PS中H的值除以2,S乘255,V乘255,可以得到对应的opencv的HSV值

 

在PS中某个物体上移动鼠标,可以大致看出物体颜色的HSV三个分量的范围,用这三个范围来识别物体

 

识别代码如下:

 

void hsvreg()

    Mat img = imread("蓝色笔筒.jpg",1);

    Mat imgHSV;  

    //蓝色笔筒颜色的HSV范围
    int iLowH = 100 /2;  
    int iHighH = 120 /2;  

    int iLowS = 50 *255/100;   
    int iHighS = 70 *255/100;  

    int iLowV = 40 *255/100;  
    int iHighV = 50 *255/100;  

    cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);//转为HSV

    imwrite("hsv.jpg",imgHSV);

    Mat imgThresholded;

    inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded); //Threshold the image  

    //开操作 (去除一些噪点)  如果二值化后图片干扰部分依然很多,增大下面的size
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));  
    morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element);  
  
    //闭操作 (连接一些连通域)  
    morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);  
  
    namedWindow("Thresholded Image",CV_WINDOW_NORMAL);
    imshow("Thresholded Image", imgThresholded); 
    
    //这里是自定义的求取形心函数,当然用连通域计算更好
    //Point center;
    //center = GetCenterPoint(imgThresholded);//获取二值化白色区域的形心

    //circle(img, center, 100, Scalar(0,0,255), 5, 8, 0);//绘制目标位置
    imwrite("end.jpg", img);

    waitKey(0);

 

 

 

 

 

 

 

 

 

以上是关于opencv目标识别——HSV颜色识别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

opencv 头发识别

用opencv做一个物品识别,请讲下基本思路。

opencv 颜色识别hsv方法 C++(红色)

OpenCV——基于颜色的物体检测系统

7.图像识别后的目标区域的绘制(基本图形的绘制) --- OpenCV从零开始到图像(人脸 + 物体)识别系列

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