如何定义阈值以仅检测图像中的绿色对象：Opencv [重复]

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何定义阈值以仅检测图像中的绿色对象：Opencv [重复]

【英文标题】：How to define a threshold value to detect only green colour objects in an image :Opencv [duplicate]

【发布时间】：2018-05-09 02:22:38

【问题描述】：

我只想从自然环境中捕获的图像中检测绿色物体。如何定义它？因为在这里我想传递阈值让我们说'x'，通过使用这个x，我只想让绿色物体变成一种颜色（白色），其他的必须出现在另一种颜色（黑色） 请指导我这样做。提前致谢。

【问题讨论】：

另一个问题是 android 特有的，不是吗？这个问题被标记为python。

【参考方案1】：

更新：

我制作了一个HSV 颜色图。是more easy and accurate 用这张图比以前找到颜色范围了。

也许我应该改用(40, 40,40) ~ (70, 255,255) in hsv 来找到green。

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原答案：

转换为HSV色彩空间， 使用cv2.inRange(hsv, hsv_lower, hsv_higher) 获取绿色面具。

我们使用the range (in hsv): (36,0,0) ~ (86,255,255) 来表示sunflower。

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源图片：

蒙面的绿色区域：

更多步骤：

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核心源码：

import cv2
import numpy as np

## Read
img = cv2.imread("sunflower.jpg")

## convert to hsv
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

## mask of green (36,25,25) ~ (86, 255,255)
# mask = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (86, 255,255))
mask = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (70, 255,255))

## slice the green
imask = mask>0
green = np.zeros_like(img, np.uint8)
green[imask] = img[imask]

## save 
cv2.imwrite("green.png", green)

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类似的：

Choosing the correct upper and lower HSV boundaries for color detection with`cv::inRange` (OpenCV)

【讨论】：

不错！你愿意分享你的代码吗？

由于我使用 python opencv 我使用 bgr 的 hsv 值，因为下部绿色区域为 50,100,100，上部绿色区域为 70,255,255，绿色的 hsv 值为 60,255,255。但它没有用，通过使用它，我只能得到纯黑色的图像。

就我而言，我使用[36 0 0] ~ [ 86 255 255]

@Silencer 谢谢它对我有用

为什么不呢？如果你查地图，你会发现blue(HSV)主要位于(110,150,50) ~ (120,255,255)。