c++ - seguimiento - OpenCV mejor detección de color rojo?

opencv python tutorial español

Question

Tengo la siguiente imagen:

Me gustaría detectar el rectángulo rojo usando el método cv::inRange y el espacio de color HSV.

int H_MIN = 0;
int H_MAX = 10;
int S_MIN = 70;
int S_MAX = 255;
int V_MIN = 50;
int V_MAX = 255;
cv::cvtColor( input, imageHSV, cv::COLOR_BGR2HSV );
cv::inRange( imageHSV, cv::Scalar( H_MIN, S_MIN, V_MIN ), cv::Scalar( H_MAX, S_MAX, V_MAX ), imgThreshold0 );

Ya he creado barras de seguimiento dinámicas para cambiar los valores de HSV, pero no puedo obtener el resultado deseado.

¿Alguna sugerencia para usar los mejores valores (y quizás filtros)?

Answer 1

En el espacio HSV, el color rojo se ajusta a 180. Por lo tanto, necesita que los valores H estén en [0,10] y [170, 180].

Prueba esto:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat3b bgr = imread("path_to_image");
Mat3b hsv;
cvtColor(bgr, hsv, COLOR_BGR2HSV);
Mat1b mask1, mask2;
inRange(hsv, Scalar(0, 70, 50), Scalar(10, 255, 255), mask1);
inRange(hsv, Scalar(170, 70, 50), Scalar(180, 255, 255), mask2);
Mat1b mask = mask1 | mask2;
imshow("Mask", mask);
waitKey();
return 0;
}

Tu resultado anterior:

Rango de adición de resultados [170, 180]:

Otro enfoque interesante que necesita verificar un solo rango es:

• invertir la imagen BGR
• convertir a HSV
• buscar color cian

Esta idea ha sido propuesta por fmw42 y señalada amablemente por Mark Setchell . Muchas gracias por eso.

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat3b bgr = imread("path_to_image");
Mat3b bgr_inv = ~bgr;
Mat3b hsv_inv;
cvtColor(bgr_inv, hsv_inv, COLOR_BGR2HSV);
Mat1b mask;
inRange(hsv_inv, Scalar(90 - 10, 70, 50), Scalar(90 + 10, 255, 255), mask); // Cyan is 90
imshow("Mask", mask);
waitKey();
return 0;
}