提高 OpenCV 中提取图像的质量

Question

#Segmenting the red pointer
img = cv2.imread('flatmap.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower_red = np.array([140, 110, 0])
upper_red = np.array([255, 255 , 255])

# Threshold with inRange() get only specific colors
mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

# Perform bitwise operation with the masks and original image
red_pointer = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask_red)

# Display results
cv2.imshow('Red pointer', red_pointer)
cv2.imwrite('redpointer.jpg', red_pointer)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我有一张地图，需要提取红色箭头。代码有效，但箭头中有黑色斑点。我将如何更改代码以改进箭头的输出，使其成为实体形状？

Answer 1

我查看了 HSL/HSV 空间中的通道。

箭头是图片中唯一具有饱和度的东西。这将是锁定所需箭头所需的（但不充分）方面之一。我选择了这些像素，它们的饱和度似乎略高于 50%，因此我将使用 25% (64) 的下限。

红色箭头的色调在 0 度（红色）附近抖动……这意味着它的某些像素位于0 的负数，即 359 度之类的值。

您需要使用两次inRange调用来收集从 0 向上的所有色调以及从 359 向下的所有色调。由于 OpenCV 以 2 度为步长对色调进行编码，因此该值将为 180 及以下。我将选择 0 ± 20 度（0 .. 10和170 .. 180）。

总之：

hsv_im = cv.cvtColor(im, cv.COLOR_BGR2HSV)

mask1 = cv.inRange(hsv_im, np.array([0, 64, 0]), np.array([10, 255, 255]))
mask2 = cv.inRange(hsv_im, np.array([170, 64, 0]), np.array([180, 255, 255]))
mask = mask1 | mask2

cv.imshow("mask", mask)
cv.waitKey()