不能用 HSV 使黄色消失（OpenCV，Python）

Question

我有以下图片：

我想要做的是保留所有红色数字。

使用此代码..

import cv2
import numpy as np

def callback(x):
    pass

cap = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow('image')

ilowH = 0
ihighH = 179
ilowS = 0
ihighS = 255
ilowV = 0
ihighV = 255

# create trackbars for color change
cv2.createTrackbar('lowH', 'image', ilowH, 179, callback)
cv2.createTrackbar('highH', 'image', ihighH, 179, callback)

cv2.createTrackbar('lowS', 'image', ilowS, 255, callback)
cv2.createTrackbar('highS', 'image', ihighS, 255, callback)

cv2.createTrackbar('lowV', 'image', ilowV, 255, callback)
cv2.createTrackbar('highV', 'image', ihighV, 255, callback)

while True:
    # grab the frame
    frame = cv2.imread('color_test.png')

    # get trackbar positions
    ilowH = cv2.getTrackbarPos('lowH', 'image')
    ihighH = cv2.getTrackbarPos('highH', 'image')
    ilowS = cv2.getTrackbarPos('lowS', 'image')
    ihighS = cv2.getTrackbarPos('highS', 'image')
    ilowV = cv2.getTrackbarPos('lowV', 'image')
    ihighV = cv2.getTrackbarPos('highV', 'image')

    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_hsv = np.array([ilowH, ilowS, ilowV])
    higher_hsv = np.array([ihighH, ihighS, ihighV])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_hsv, higher_hsv)

    frame = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

    # show thresholded image
    cv2.imshow('image', frame)
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF  # large wait time to remove freezing
    if k == 113 or k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

...我能得到的最大值是：

我怎样才能摆脱黄色并保留 3 个红色数字？在这种情况下，HSL 是一个很好的替代方案吗？请记住，中心红色与其他 2 个不同；一个是全红色 (255, 0, 0) 另一个是更少 (237, 28, 36) RGB。

Answer 1

不久前我做了类似的事情，最终在 HSV 空间中定义了我自己的基本颜色，包括单色定义（我承认这有点武断）。

无论如何，正如评论中所说的那样，在 HSV 中，红色色调是分开的，所以我做了一个简单的函数来组合我定义的任何颜色，以便为它们轻松创建蒙版：

import cv2
import numpy as np

HSV_RANGES = {
    # red is a major color
    'red': [
        {
            'lower': np.array([0, 39, 64]),
            'upper': np.array([20, 255, 255])
        },
        {
            'lower': np.array([161, 39, 64]),
            'upper': np.array([180, 255, 255])
        }
    ],
    # yellow is a minor color
    'yellow': [
        {
            'lower': np.array([21, 39, 64]),
            'upper': np.array([40, 255, 255])
        }
    ],
    # green is a major color
    'green': [
        {
            'lower': np.array([41, 39, 64]),
            'upper': np.array([80, 255, 255])
        }
    ],
    # cyan is a minor color
    'cyan': [
        {
            'lower': np.array([81, 39, 64]),
            'upper': np.array([100, 255, 255])
        }
    ],
    # blue is a major color
    'blue': [
        {
            'lower': np.array([101, 39, 64]),
            'upper': np.array([140, 255, 255])
        }
    ],
    # violet is a minor color
    'violet': [
        {
            'lower': np.array([141, 39, 64]),
            'upper': np.array([160, 255, 255])
        }
    ],
    # next are the monochrome ranges
    # black is all H & S values, but only the lower 25% of V
    'black': [
        {
            'lower': np.array([0, 0, 0]),
            'upper': np.array([180, 255, 63])
        }
    ],
    # gray is all H values, lower 15% of S, & between 26-89% of V
    'gray': [
        {
            'lower': np.array([0, 0, 64]),
            'upper': np.array([180, 38, 228])
        }
    ],
    # white is all H values, lower 15% of S, & upper 10% of V
    'white': [
        {
            'lower': np.array([0, 0, 229]),
            'upper': np.array([180, 38, 255])
        }
    ]
}


def create_mask(hsv_img, colors):
    """
    Creates a binary mask from HSV image using given colors.
    """

    # noinspection PyUnresolvedReferences
    mask = np.zeros((hsv_img.shape[0], hsv_img.shape[1]), dtype=np.uint8)

    for color in colors:
        for color_range in HSV_RANGES[color]:
            # noinspection PyUnresolvedReferences
            mask += cv2.inRange(
                hsv_img,
                color_range['lower'],
                color_range['upper']
            )

    return mask

将它应用于您的示例（我将其命名为“color_shapes.png”），我得到了很好的结果：

img = cv2.imread('color_shapes.png')
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

red_mask = create_mask(img_hsv, ['red'])

mask_img = cv2.bitwise_and(img_hsv, img_hsv, mask=red_mask)