python - 如何从图像中检测黑色和灰色

Question

我正在尝试获取一个程序来检测任何黑色色调(和一些轻微的灰色)，但目前很难找到一个好的上色相向量(upper_hue 变量)，它可以让我提取黑色的大部分色调没有提取其他颜色。它似乎适用于黑色鞋子或雨伞等图片，但对于亮度变化的道路照片却存在问题。

我正试图找到一个良好的色调上限，使程序能够对此保持稳健，但它有获得非黑色的风险。

什么是黑色和灰色值的良好上色调向量。如果这不是问题所在，那么解决此问题的好方法是什么？

代码:

import cv2
import numpy as np
import imutils

def color_seg(choice):
    if choice == 'blue':
        lower_hue = np.array([100,30,30])
        upper_hue = np.array([150,148,255])
    elif choice == 'white':
        lower_hue = np.array([0,0,0])
        upper_hue = np.array([0,0,255])
    elif choice == 'black':
        lower_hue = np.array([0,0,0])
        upper_hue = np.array([50,50,100])
    return lower_hue, upper_hue


# Take each frame
frame = cv2.imread('images/black0.jpg')
#frame = cv2.imread('images/road_1.jpg')

frame = imutils.resize(frame, height = 300)
chosen_color = 'black'


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

# define range of a color in HSV
lower_hue, upper_hue = color_seg(chosen_color)


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


cv2.imshow('frame',frame)
cv2.imshow('mask',mask)

cv2.waitKey(0)

Answer 1

在 hsv 颜色空间中，它非常简单。

img = cv2.imread(img_path)
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_gray = np.array([0, 5, 50], np.uint8)
upper_gray = np.array([179, 50, 255], np.uint8)
mask_gray = cv2.inRange(hsv, lower_gray, upper_gray)
img_res = cv2.bitwise_and(img, img, mask = mask_gray)

H 是色调，因此灰色检测器需要所有 H 值(0 -> 360°，由 OpenCV 在 0 到 179 的整数范围内表示以适合 8 位)。 S 是饱和度 (0 -> 255)。灰度介于 0 和 50 之间。如果我们不想保留白色值，我们可以将 5 作为最小值。 V 是亮度值(0=暗 -> 255=亮)。