OpenCV inRange() 适用于 RGB 但不适用于 HSV 色彩空间

Question

我已经以 RGB 和 HSV 格式生成了我的图像的散点图，并且我正在使用inRange()通过观察该图来设置单一颜色的阈值。

为了获得准确的 RGB 和 HSV 值，我使用paint.net 的颜色选择器来获取 RGB 值，然后使用RGB 到 HSV 转换器来获取 HSV 值。

像素颜色和散点图由以下生成：

img = cv2.imread('C:\\b_.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)


pixel_colors = img.reshape((np.shape(img)[0]*np.shape(img)[1], 3))
norm = colors.Normalize(vmin=-1., vmax=1.)
norm.autoscale(pixel_colors)
pixel_colors = norm(pixel_colors).tolist()

h, s, v = cv2.split(img_hsv)
fig = plt.figure()
axis = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection="3d")

axis.scatter(h.flatten(), s.flatten(), v.flatten(), facecolors=pixel_colors, marker=".")
axis.set_xlabel("Hue")
axis.set_ylabel("Saturation")
axis.set_zlabel("Value")
plt.show()

我需要从我的图像中提取黄色。如前所述，我使用paint.net 颜色选择器来获取浅黄色和深黄色的RGB 值。然后使用转换器获取inRange()函数的 HSV 值。

light_yellow = (60, 89, 97)    # HSV VALUES
dark_yellow = (61, 36.6, 43.9)

mask = cv2.inRange(img_hsv, light_yellow, dark_yellow)
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

但是生成的结果是黑色图像，但是如果我直接使用浅黄色和深黄色的 RGB 值并使用 RGB 图像，而不是 HSV 转换的图像，则分割有效。

light_yellow = (249, 249, 125)    # RGB VALUES
dark_yellow = (111, 112, 71)

mask = cv2.inRange(img, light_yellow, dark_yellow)
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

虽然上面是RGB分割，但感觉在HSV中可能会有所改进。为什么我的 HSV 范围没有输出？

Answer 1

正如cvtColor的文档中所表达的那样。当是CV_8U时，H值通常从0到360，除以2，从0到180。S 和 V 值通常是百分比 (0-100%)，范围为 0-255。

所以你的价值：

light_yellow = (60, 89, 97)    # HSV VALUES
dark_yellow = (61, 36.6, 43.9)

应该更像：

# (H/2, (S/100) * 255, (V/100) * 255) 
light_yellow = (30, 227, 247)    # HSV VALUES
dark_yellow = (31, 93, 112)

现在你有另一个问题，inRanges 寻找低和高范围内的值，而不是浅黄色和深黄色。所以你的限制应该是：

low = (30,93,112)
high = (31, 227,247)

mask = cv2.inRange(img_hsv, low, high)

还有一件事，我会为 H 颜色使用更大的范围...... 30-31 相当小，也许 20-32 更好？