Я работаю над проектом, в котором мне нужно обработать изображение и получить значения rgb для цветной линии, как показано на рисунке. я обнаруживаю строки и получаю значения, обрабатывая изображение слева направо построчно. но там есть любой цветной пиксель перед полной строкой. тогда мой алгоритм может дать неправильный вывод для меня.
Вот оригинал
А вот изображение после запуска моего кода, в котором некоторые пиксели находятся до и после левогострока:
Я применяю фильтр, подобный медианному фильтру, который удаляет небольшие пиксели и шум, но также изменяет значения цвета. Так что фильтры становятся бесполезными для меня. Я хочу другой способ сделать это.
Вот мой код:
import cv2
import numpy as np
def image_processing(img):
msg = ''
try:
img = cv2.imread(img)
# img = cv2.resize(img, (650, 120), interpolation=cv2.INTER_AREA)
img_hsv = cv2.cvtColor(255 - img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
except Exception as e:
msg += 'Unable to read image.'
else:
lower_red = np.array([40, 0, 0]) # lower range for red values
upper_red = np.array([95, 255, 255]) # upper range for red values
# mask on red color lines to find them
mask = cv2.inRange(img_hsv, lower_red, upper_red)
# original image with just red color pixels all other pixels will be set to 0(black)
color_detected_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# finding the pixel where color is detected in [colored_detected_img]
img_dimensions = color_detected_img.shape # height & width of the image
left_line_colors = []
right_line_colors = []
y_color_index = 10
x_color_index = 0
left_line_detected = False
right_line_detected = False
# getting left line values
while x_color_index < img_dimensions[1] - 1:
x_color_index += 1
if color_detected_img[y_color_index, x_color_index].all() > 0: # checking if color values are not 0 (0 is black)
left_line_detected = True
for y in range(img_dimensions[0] - 1):
# print(y, x_color_index)
left_line_colors.append(
color_detected_img[y,x_color_index].tolist())
elif left_line_detected:
break
else:
continue
# ---- Getting final results of left line ----
try:
left_line_colors = [l for l in left_line_colors if (l[0] != 0 and l[1] != 0 and l[2] != 0)]
# adding all the rgb list values together i.e if -> [[1, 2, 3], [2, 4, 1]] then sum -> [3, 6, 4]
sum_of_left_rgb = [sum(i) for i in zip(*left_line_colors)]
left_rgb = [int(sum_of_left_rgb[0] / len(left_line_colors)),
int(sum_of_left_rgb[1] / len(left_line_colors)),
int(sum_of_left_rgb[2] / len(left_line_colors))]
print(left_rgb[2], left_rgb[1], left_rgb[0])
except:
msg += 'No left line found.'
cv2.imshow("Cropped", color_detected_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
return msg
print(image_processing('C:/Users/Rizwan/Desktop/example_strip1.jpg'))
Это должно дать мне результат
Но этот результат imageя получаю, внедряя фильтр medianblur, и он изменяет значения rgb, которые дают неправильный результат.