在opencv中检测黄色答案

【问题标题】：detect yellow color in opencv在opencv中检测黄色
【发布时间】：2012-02-29 01:17:52
【问题描述】：

在我将阈值设置为黄色之后，我将图像转换为 HSV，因此代码为 cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(112, 100, 100), cvScalar(124, 255, 255), imgThreshed); 但它并不总是给我黑色图像。

【问题讨论】：

标签： c++ c image-processing computer-vision

【解决方案1】：

你应该试试这个"tracking yellow objects".的教程

它为黄色对象提供 cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(20, 100, 100), cvScalar(30, 255, 255), imgThreshed) 的 HSV 范围。

如果你对选择颜色有任何疑问，试试这个：http://www.yafla.com/yaflaColor/ColorRGBHSL.aspx

【讨论】：

但是如果我们有一个条件，比如我们有青色 23 和绿色黄色的值，比如 40 、 69 ，而不是你提到的网站如何找到他们的 HSV
您需要 RGB 或 HSV 或 CMYK 或任何标准颜色空间的颜色值。然后您可以将它们转换为其他颜色空间。只需谷歌搜索转换公式（或任何为您进行转换的网站）。通常，青色、品红色和黄色是一起计算的。从来没有听说过青色、绿色和黄色的说法。
你可以在这里看到，我正在尝试这样做，我必须处理所有这些，或者我可能解释错误，http://stackoverflow.com/questions/23312898/trying-to-make-color-balance-of-photoshop-using-opencv?noredirect=1#comment35693629_23312898这是我的情况

【解决方案2】：

我知道你问的问题是关于 c++ 的，我有 python 脚本来检测黄色，这可能会对你或其他人有所帮助..

def colorDetection(image):
    hsv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    '''Red'''
    # Range for lower red
    red_lower = np.array([0,120,70])
    red_upper = np.array([10,255,255])
    mask_red1 = cv2.inRange(hsv, red_lower, red_upper)

    # Range for upper range
    red_lower = np.array([170,120,70])
    red_upper = np.array([180,255,255])
    mask_red2 = cv2.inRange(hsv, red_lower, red_upper)

    mask_red = mask_red1 + mask_red2

    red_output = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask_red)

    red_ratio=(cv2.countNonZero(mask_red))/(image.size/3)

    print("Red in image", np.round(red_ratio*100, 2))



    '''yellow'''
    # Range for upper range
    yellow_lower = np.array([20, 100, 100])
    yellow_upper = np.array([30, 255, 255])
    mask_yellow = cv2.inRange(hsv, yellow_lower, yellow_upper)

    yellow_output = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask_yellow)

    yellow_ratio =(cv2.countNonZero(mask_yellow))/(image.size/3)

    print("Yellow in image", np.round(yellow_ratio*100, 2))

【讨论】：

red_ratio=(cv2.countNonZero(mask_red))/(image.size/3) 为什么这里要除以3？？

【解决方案3】：

您还可以将 RGB 转换为 HUE

http://en.wikipedia.org/wiki/Hue

在你有公式的链接中，你知道黄色的 HUE 值在 60 左右。

【讨论】：

在 OpenCV HUE 值在 0-180 之间，所以 30 左右的值是可以的。

【解决方案4】：

对于黄色，范围应该是 23 到 40，例如我在黄色对象跟踪程序中使用的范围

//为黄色设置阈值

   cvInRangeS(hsvframe,cvScalar(23,41,133),cvScalar(40,150,255),threshy);

【讨论】：

【解决方案5】：

我认为您的色调值可能不正确。如果您尝试检测黄色，我不确定您从哪里获得 112-124 色调范围。我希望这些值更接近 40，所以不妨试试 34-46 之类的范围。

【讨论】：

是的，谢谢你，你能写出每种颜色的范围吗（红色，绿色，蓝色）好吗？ ???
RGB 空间的问题在于“颜色”对于我们认为的恒定颜色没有那么简单的解释。我建议您运行诸如 Paint 之类的工具并选择您认为适合您的任务的低和高 RGB 范围，如果您想在 RGB 图像而不是 HSV 图像上运行，请使用这些值。您可以从 (255,255,0) 之类的值开始，如果您正在寻找黄色，请查看它的位置。另请注意，OpenCV 以 BGR 顺序存储内容，因此 (0,255,255) 可能代表您插入到 inRange() 的范围。
cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(0, 0, 60), cvScalar(0, 0, 255), imgThreshed);它没有检测到红色！可能是范围不正确，你能给我举个关于另一种颜色的例子，让我知道如何为其他颜色得出正确的范围