使用HSV色彩空间遮罩绿色区域
HSV 颜色空间
导入资源
- In []:
- import matplotlib.pyplot as plt
- import matplotlib.image as mpimg
-
- import numpy as np
- import cv2
-
- %matplotlib inline
读入RGB图像
- # Read in the image
- image = mpimg.imread('images/car_green_screen2.jpg')
- plt.imshow(image)
- <matplotlib.image.AxesImage at 0x7f5077ca1828>
RGB阈值
将你在之前一直使用的绿色示例中定义的绿色阈值可视化。
- # Define our color selection boundaries in RGB values
- lower_green = np.array([,,])
- upper_green = np.array([,,])
- # Define the masked area
- mask = cv2.inRange(image, lower_green, upper_green)
- # Mask the image to let the car show through
- masked_image = np.copy(image)
- masked_image[mask != 0] = [0, 0, 0]
- # Display it!
- plt.imshow(masked_image)
- <matplotlib.image.AxesImage at 0x7f504639e748>
转换为HSV
- # Convert to HSV
- hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)
-
- # HSV channels
- h = hsv[:,:,]
- s = hsv[:,:,]
- v = hsv[:,:,]
-
- # Visualize the individual color channels
- f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(, , figsize=(,))
- ax1.set_title('H channel')
- ax1.imshow(h, cmap='gray')
- ax2.set_title('S channel')
- ax2.imshow(s, cmap='gray')
- ax3.set_title('V channel')
- ax3.imshow(v, cmap='gray')
- <matplotlib.image.AxesImage at 0x7f5046289780>
TODO: 使用HSV色彩空间遮罩绿色区域
然后利用cv2.inRange函数设阈值,去除背景部分
函数很简单,参数有三个
第一个参数:hsv指的是原图
第二个参数:lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值,图像值变为0
第三个参数:upper_red指的是图像中高于这个upper_red的值,图像值变为0
而在lower_red~upper_red之间的值变成255
- ## TODO: Define the color selection boundaries in HSV values
- ## TODO: Define the masked area and mask the image
- # Don't forget to make a copy of the original image to manipulate
- low= np.array([, , ])
- up = np.array([, , ])
- mask1=cv2.inRange(hsv,low,up)
- masked_image1=np.copy(image)
- masked_image1[mask1!=]=[,,]
- plt.imshow(masked_image1)
- <matplotlib.image.AxesImage at 0x7f504624aac8>
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