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OpenCV で正確な色検出のために HSV 境界を最適化する方法

Dec 01, 2024 am 10:00 AM

How to Optimize HSV Boundaries for Accurate Color Detection in OpenCV?

cv::inRange (OpenCV) を使用した色検出のための最適な HSV 境界の選択

畫(huà)像処理では、HSV 色空間が頻繁に使用されます。色検出用。ターゲットの色を正確に識(shí)別するには、適切な HSV の上限と下限を選択することが重要です。この質(zhì)問(wèn)では、コーヒー缶のオレンジ色の蓋を含む畫(huà)像の選択プロセスを調(diào)べます。

蓋の推定 HSV 中心値 (22, 59, 100) が指定されているにもかかわらず、最初の試行では境界 (18) が使用されます。 、40、90) および (27、255、255) では満足のいく結(jié)果が得られませんでした。これに対処するには、HSV スケールと畫(huà)像形式の潛在的な問(wèn)題を考慮する必要があります。

問(wèn)題 1: HSV スケールの差異

異なるアプリケーションでは、異なる HSV スケールが使用される場(chǎng)合があります。 GIMP は H = 0 ~ 360、S = 0 ~ 100、V = 0 ~ 100 を使用しますが、OpenCV は H: 0 ~ 179、S: 0 ~ 255、V: 0 ~ 255 を採(cǎi)用します。この場(chǎng)合、GIMP の色相値 (22) を OpenCV のスケールに合わせて半分にする必要があり、その結(jié)果、範(fàn)囲は (5, 50, 50) - (15, 255, 255) になります。

問(wèn)題2: 畫(huà)像形式の変換

OpenCV は、RGB ではなく BGR 形式の畫(huà)像を処理します。したがって、色変換ラインを cv.CvtColor(frame, FrameHSV, cv.CV_BGR2HSV) に修正する必要があります。これにより、HSV 境界検出の前に畫(huà)像が正しく変換されることが保証されます。

これらの調(diào)整を組み込むことで、より有望な結(jié)果が得られます。

[改善された検出の畫(huà)像]

ただし出力は完璧ではありませんが、オレンジ色の蓋の検出が向上しています。誤検出は、まぶたに対応する最大の輪郭を選択することで最小限に抑えることができます。

結(jié)論

適切な HSV 境界を選択するには、スケールの差異と適切な畫(huà)像形式の変換を考慮する必要があります。これらの問(wèn)題に対処することで、OpenCV の cv::inRange を使用して色検出の精度を向上させることができます。

以上がOpenCV で正確な色検出のために HSV 境界を最適化する方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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動(dòng)的プログラミング(DP)は、複雑な問(wèn)題をより単純なサブ問(wèn)題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計(jì)算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン(暗記):?jiǎn)栴}を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ(表):基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問(wèn)題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問(wèn)題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。

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