图像处理 - 哪种 OpenCV 算法适合我的需求？答案

【问题标题】：Image Processing - Which OpenCV algorithm will fit my needs?图像处理 - 哪种 OpenCV 算法适合我的需求？
【发布时间】：2011-08-04 16:43:38
【问题描述】：

我最近开始在图像处理领域从事一个小型业余爱好者计划，我是图像处理的菜鸟，但我至少试图弄清楚它的某些方面。

我希望能够通过颜色（最好在实时视频源中）将图像中的对象分开，然后识别它们的颜色。

我阅读了一些关于 OpenCV 以及一些不同算法的信息。我什至开始使用 canny 算法，但我不确定这是我应该从我的需要开始的算法，因为它可以检测物体的边缘而不管它们的颜色。

即使这是我应该使用的算法，识别它为我标记的对象颜色的最佳方法是什么？

我希望我说得够清楚了。

非常感谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

了解色彩空间 - RGB 几乎总是最糟糕的图像处理来源。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 OpenCV 分离或使颜色透明（例如删除它）非常简单...我发布了一个答案（请参阅下面的链接），它应该可以帮助您（或者可能解决您的问题）。

此外，Martin Beckett 的回答是绝对正确的，RGB 不是评估颜色的好色彩空间，您可以使用 HSV，以度为单位的色调值告诉您正确的颜色（您可以从波长比较光谱），而 S 和 V 编码一种强度（我所说的简化是为了解释在许多情况下使用 Hue 来分割彩色图像就足够了）。

即使是我应该使用的算法，什么是最好的识别它为我标记的对象的颜色的方法？

欢迎来到图像处理社区，

朱利安，

【讨论】：

【解决方案3】：

首先，您应该了解图像数组操作，例如使用 OpenCV 函数 inRange 按最小到最大颜色范围过滤颜色。另一种选择是将多通道阵列（在本例中为 R、G 和 B）拆分为 3 个不同的单通道以进行进一步检查。希望对您有所帮助

【讨论】：