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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