1

ウェブカメラから撮影されたビデオから赤色を検出しようとしています。以下に示すコード例は、OpenCV ドキュメントから取得したものです。 コードを以下に示します。

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(1):

    # Take each frame
    _, frame = cap.read()

    # Convert BGR to HSV
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # define range of blue color in HSV
    lower_blue = np.array([110,50,50])
    upper_blue = np.array([130,255,255])

    # Threshold the HSV image to get only blue colors
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

    # Bitwise-AND mask and original image
    res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)

    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('mask',mask)
    cv2.imshow('res',res)
    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

線lower_blue = np.array([110,50,50])は青色 HSV 値の範囲が低く、線upper_blue = np.array([130,255,255])は青色 HSV 値の範囲が高くなります。インターネットで赤の上限値と下限値を探しましたが、見つかりませんでした。OpenCV の Red の HSV 値 (OpenCV の H 値の範囲は 0 ～ 179) を教えていただけると非常に助かります。助けてくれてありがとう（事前に）。

また、次のコマンドを実行して赤の範囲を見つけようとしましたが、適切な値を選択できなかった可能性があります。私が試したのはこれでした（赤の場合）：

>>> green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])
>>> hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
>>> print hsv_green
[[[ 60 255 255]]]

これも OpenCV のドキュメントから取得したものです。OpenCVのRED COLORの範囲を教えてください。

4

2 に答える 2

3

6 つの配列パラメータを選択して必要な色を決定するプログラムを次に示します (Opencv 3.2 で動作)。画像または「カラー レンジ バレ」入力画像を選択し、カーソルを移動して、色を分離するために必要な配列値を確認します。 色域プログラム画面写真

ここにコードがあります:(ビデオ入力に簡単に適応できます)。image.jpg->(あなたの画像) color_bar.jpg->(ウィンドウを表示するだけの画像、何でも試してください)

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def nothing(x):
    pass

def main():

    window_name='color range parameter'
    cv2.namedWindow(window_name)
    # Create a black image, a window
    im = cv2.imread('image.jpg')
    cb = cv2.imread('color_bar.jpg')
    hsv = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    print ('lower_color = np.array([a1,a2,a3])')
    print ('upper_color = np.array([b1,b2,b3])')


    # create trackbars for color change
    cv2.createTrackbar('a1',window_name,0,255,nothing)
    cv2.createTrackbar('a2',window_name,0,255,nothing)
    cv2.createTrackbar('a3',window_name,0,255,nothing)

    cv2.createTrackbar('b1',window_name,150,255,nothing)
    cv2.createTrackbar('b2',window_name,150,255,nothing)
    cv2.createTrackbar('b3',window_name,150,255,nothing)

    while(1):
        a1 = cv2.getTrackbarPos('a1',window_name)
        a2 = cv2.getTrackbarPos('a2',window_name)
        a3 = cv2.getTrackbarPos('a3',window_name)

        b1 = cv2.getTrackbarPos('b1',window_name)
        b2 = cv2.getTrackbarPos('b2',window_name)
        b3 = cv2.getTrackbarPos('b3',window_name)

        # hsv hue sat value
        lower_color = np.array([a1,a2,a3])
        upper_color = np.array([b1,b2,b3])
        mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)
        res = cv2.bitwise_and(im, im, mask = mask)

        cv2.imshow('mask',mask)
        cv2.imshow('res',res)
        cv2.imshow('im',im)
        cv2.imshow(window_name,cb)

        k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if k == 27:         # wait for ESC key to exit
            break
        elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit
            cv2.imwrite('Img_screen_mask.jpg',mask)
            cv2.imwrite('Img_screen_res.jpg',res)
            break


    cv2.destroyAllWindows()


#Run Main
if __name__ == "__main__" :
    main()
于 2017-04-13T11:49:42.053 に答える
3

red に対して同じコードを実行するとうまくいくようです:

>>> red = numpy.uint8([[[0,0,255]]])
>>> hsv_red = cv2.cvtColor(red,cv2.COLOR_BGR2HSV)
>>> print(hsv_red)
[[[  0 255 255]]]

そして、赤みを帯びたさまざまな色を試すことができます。赤の範囲には、0 よりわずかに大きい数値と 179 よりわずかに小さい数値の両方が含まれていることに注意してください (たとえば、red = numpy.uint8([[[0,31,255]]])結果は.[[[ 4 255 255]]]red = numpy.uint8([[[31,0,255]]])[[[176 255 255]]]

于 2016-08-10T15:13:42.507 に答える