¿Cómo detectar parches de colores en una imagen usando OpenCV?

image-processing computer-vision

Question

Estoy tratando de detectar si la imagen (dibujo en blanco y negro) está coloreada o no en las condiciones de la habitación con una cámara móvil.

He podido obtener este resultado

usando el siguiente código

Mat dest = new Mat (sections[i].rows(),sections[i].cols(),CvType.CV_8UC3);
Mat hsv_image = new Mat (sections[i].rows(),sections[i].cols(),CvType.CV_8UC3);

Imgproc.cvtColor (sections[i],hsv_image,Imgproc.COLOR_BGR2HSV);

List <Mat> rgb = new List<Mat> ();
Core.split (hsv_image, rgb);
Imgproc.equalizeHist (rgb [1], rgb [2]);
Core.merge (rgb, sections[i]);
Imgproc.cvtColor (sections[i], dest, Imgproc.COLOR_HSV2BGR);

Core.split (dest, rgb);

¿Cómo puedo saber si la imagen está coloreada o no? El color puede ser cualquiera y tiene condiciones ambientales. Por favor, ayúdame en esto ya que soy principiante.

Gracias

Answer 1

Procesar la imagen colorida en el HSV color-space es una buena dirección. Y divido los canales y encuentro que el canal S es genial. Porque S es Saturation(饱和度) de color.

Luego umbral de la S con un umbral de 100 , obtendrá esto.

Será fácil separar la región colorida en la imagen binaria trillada.

Como sugiere @Mark, podemos usar un umbral adaptable que no sea el fijo. Entonces, agregue THRESH_OTSU en las banderas.

El código central de Python se presenta de la siguiente manera:

##(1) read into  bgr-space
img = cv2.imread("test.png")

##(2) convert to hsv-space, then split the channels
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h,s,v = cv2.split(hsv)

##(3) threshold the S channel using adaptive method(`THRESH_OTSU`)  
th, threshed = cv2.threshold(s, 100, 255, cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY)

##(4) print the thresh, and save the result
print("Thresh : {}".format(th))
cv2.imwrite("result.png", threshed)


## >>> Thresh : 85.0

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