Как я могу выбрать хорошие цвета на изображении с OpenCV и маской? - PullRequest
Новая
       30

Как я могу выбрать хорошие цвета на изображении с OpenCV и маской?

0 голосов
/ 31 декабря 2018

Я пытаюсь выбрать цвет на картинке.Я использую OpenCV для этого и учусь со страницы https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/.Изображение, которое я лечу, показывается сразу после этого.

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

greenhsv = (60, 255, 255)
green2hsv=(70,100,170)
g_square = np.full((10, 10, 3), greenhsv, dtype=np.uint8)/255.0
plt.imshow(hsv_to_rgb(g_square))
plt.show()
g1_square = np.full((10, 10, 3), green2hsv, dtype=np.uint8)/255.0
plt.imshow(hsv_to_rgb(g1_square))
plt.show()

nucl = cv2.imread('./Pictures/image_nucleation_essai0.png')
nucl = cv2.cvtColor(nucl, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(nucl)
plt.show()

hsv_nucl = cv2.cvtColor(nucl, cv2.COLOR_RGB2HSV)

mask = cv2.inRange(hsv_nucl, greenhsv,green2hsv)
result = cv2.bitwise_and(nucl, nucl, mask=mask)
plt.imshow(mask, cmap="gray")
plt.show()
plt.imshow(result)
plt.show()

Вот что я получаю:

enter image description here

enter image description here

Очевидно, маска не сделала свою работу ... Я не понимаю, почему.Я играл со значениями зеленого, но ничего не получил ...

Где моя ошибка?

1 Ответ

0 голосов
/ 31 декабря 2018

Ваши цветовые диапазоны еще не совсем правильные.Также переменные в функции inRange () находятся в неправильном порядке.Это от-до, поэтому темный цвет должен быть первым.Измените свой код на cv2.inRange(hsv_nucl, green2hsv,greenhsv) Вы можете использовать / настроить значения в приведенном ниже коде, что работает.
Результат:
enter image description here

С белым фоном:
enter image description here

import numpy as np 
import cv2

# load image
img = cv2.imread("Eding.png")
# convert to HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 
# set lower and upper color limits
lower_val = np.array([50,100,170])
upper_val = np.array([70,255,255])
# Threshold the HSV image to get only green colors
mask = cv2.inRange(hsv, lower_val, upper_val)
# apply mask to original image - this shows the green with black blackground
only_green = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)

# create a black image with the dimensions of the input image
background = np.zeros(img.shape, img.dtype)
# invert to create a white image
background = cv2.bitwise_not(background)
# invert the mask that blocks everything except green -
# so now it only blocks the green area's
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
# apply the inverted mask to the white image,
# so it now has black where the original image had green
masked_bg = cv2.bitwise_and(background,background, mask= mask_inv)
# add the 2 images together. It adds all the pixel values, 
# so the result is white background and the the green from the first image
final = cv2.add(only_green, masked_bg)

#show image
cv2.imshow("img", final)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
...