opencv如何实现特定颜色线条提取与定位-创新互联
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将RGB图像转化为HSV,H表示色调(度数表示0-180),S表示饱和度(取值0-255),V表示亮度(取值0-255),不同的颜色有着不同的取值范围,一般给出如下:
设定待提取颜色的HSV范围值,然后调用inRange函数实现对颜色空间的提取,该函数会将除目标颜色外的其余颜色为黑色背景,仅保留该颜色为前景
cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
参数解析:
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
二值化
腐蚀与膨胀操作,去除噪点,连接断点
调用findContours函数进行轮廓检测
cv2.findContours()函数接受的参数为二值图,即黑白的(不是灰度图)
cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])
参数解析
第一个参数是寻找轮廓的图像;
第二个参数表示轮廓的检索模式,有四种(本文介绍的都是新的cv2接口):
cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层。
cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。
第三个参数method为轮廓的近似办法
cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法
返回值
cv2.findContours()函数返回三个值,一个是图像,一个是轮廓本身,还有一个是每条轮廓对应的属性。
对于轮廓是以坐标的形式返回,可以通过函数cv2.drawContours()绘制出轮廓
绘制矩形区域对轮廓进行定位
主要代码如下:
import numpy as np import cv2 import os image = 'image1.jpg' savefile = './mark1' # image = os.listdir(image_file) save_image = os.path.join(savefile, image) #设定颜色HSV范围,假定为红色 redLower = np.array([156, 43, 46]) redUpper = np.array([179, 255, 255]) #读取图像 img = cv2.imread(image) #将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) #去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, redLower, redUpper) # 二值化操作 ret, binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) #膨胀操作,因为是对线条进行提取定位,所以腐蚀可能会造成更大间隔的断点,将线条切断,因此仅做膨胀操作 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) dilation = cv2.dilate(binary, kernel, iterations=1) #获取图像轮廓坐标,其中contours为坐标值,此处只检测外形轮廓 _, contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if len(contours) > 0: #cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值,四个值为x, y, w, h, 其中x, y为左上角坐标,w,h为矩阵的宽和高 boxes = [cv2.boundingRect(c) for c in contours] for box in boxes: x, y, w, h = box #绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (153, 153, 0), 2) #将绘制的图像保存并展示 cv2.imwrite(save_image, img) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
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