关于根据颜色刷选图像内容的问题

Karen110
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在CSDN本人博文《OpenCV-Python图像处理:用inRange刷选图像中指定颜色对象案例》(请点击文章底部最下方的“阅读原文”跳转CSDN阅读原文)中介绍了根据颜色刷选图像内容相关的概念及实现,介绍了通过使用inRange在HSV颜色空间中识别制定颜色的图像内容,文中概要介绍了HSV颜色空间中进行制定颜色对象识别的要点,使用的inRange函数的语法和功能,并提供了一个可以读取指定图像文件,用鼠标选择对应图像像素后显示该图像中与该像素颜色相同的内容。

文章中提到如果选择文中图像下部的文字时,结果图像效果不好。

这个问题的根源是因为在HSV空间中非彩色(包括黑、白、灰)的饱和度和明度值与一般的彩色对应的饱和度和明度值不同导致的,如果要达到好的效果,最好先转换成灰度图,再根据灰度图的饱和度和明度来处理。

背景知识:

关于HSV颜色空间的资料到处都有,可以参考《HSV颜色识别-HSV基本颜色分量范围》和《Python图像处理:OpenCV HSV和标准表示法的区别以及转换》。老猿不重复介绍,只简单概述四点:

  1. HSV颜色空间对颜色的表述非常符合人眼识别颜色的情况,表达起来更加直观,其中H表示色彩、S表示饱和度、V表示明度,分别代表了人眼对颜色的感知:“这是什么颜色?深浅如何?明暗如何?”,正因为如此,对感知颜色的物体识别时,HSV颜色空间比RGB空间具有独特优势;

  2. OpenCV的HSV表示法和标准的表示法不同,具体的请参考上面第二篇博文的介绍;

  3. 在OpenCV的HSV颜色表示法内,从《Python图像处理:OpenCV HSV和标准表示法的区别以及转换》提供的表格来看,经过实验测试的彩色(非黑、白、灰)的饱和度最小值最好是43开始、最大值255,明度最小值最好是46开始,最大255,而某个颜色范围的H最大和最小值差距基本上在10-30之间,大部分在10-14之间,这个范围我们可以用于颜色识别的处理;

  4. 从OpenCV的BGR空间转换到HSV空间,可以使用cvtColor带转换类型为COLOR_BGR2HSV。

本文转转自微信公众号老猿Python原创https://mp.weixin.qq.com/s/oqAGwllFH9leJkyUhnDQQw,如有侵权,请联系删除。

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