如何在python opencv中获取hsv颜色的低值和高值答案

【问题标题】：How to get low and high values of hsv color in python opencv如何在python opencv中获取hsv颜色的低值和高值
【发布时间】：2019-07-03 05:13:38
【问题描述】：

我正在尝试在 python opencv 中检测几种颜色。为此，我需要定义低和高 hsv 值，以便代码可以读取它并检测颜色。现在我面临的问题是如何获得高和低 hsv 颜色。我指的是下图

我需要检测这件夹克，因此需要输入它的高和低 hsv。为此，我得到了对这个code 的引用，它允许选择图像的任何部分，并为其输出高和低 hsv 值。但据我所知，hsv 值不能大于 100，但是这个代码和大多数其他在线代码给出的 hsv 值都大于 100，这让我很困惑这些值如何大于100.

谁能解释一下我们如何获得低和高hsv值的值

【问题讨论】：

标签： python opencv hsv

【解决方案1】：

试试下面的代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("jacket.jpg")

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# mask of green (36,25,25) ~ (86, 255,255)
mask = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (70, 255,255))

green = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)    

cv2.imshow('Image', green)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindowss()

输出：

查看thisstackoverflow 讨论，了解如何正确选择颜色检测的上限和下限 hsv 值。

【讨论】：

你是如何得到这些值的(36, 25, 25), (70, 255,255)
查看stackoverflow.com/questions/10948589/…
感谢您指出该答案。我现在有点理解这个概念了。在那个答案中，作者已经解释了色调和饱和度，但我无法理解他是如何获得该橙色的 v 的值。你能解释一下吗。谢谢
嘿@SAndrew，这完全是随机的。他从那里提供的图表中选择了它。您必须查看哪种组合符合您的要求。当您沿 y 方向接近红色时，您会看到橙色。

【解决方案2】：

找不到资源，但找到了类似的东西并成功了有用，感谢作者

import cv2
import imutils  
import numpy as np  

image_hsv = None   # global
pixel = (20,60,80) # some stupid default

# mouse callback function
def pick_color(event,x,y,flags,param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        pixel = image_hsv[y,x]

        #you might want to adjust the ranges(+-10, etc):
        upper =  np.array([pixel[0] + 10, pixel[1] + 10, pixel[2] + 40])
        lower =  np.array([pixel[0] - 10, pixel[1] - 10, pixel[2] - 40])
        print(pixel, lower, upper)

        image_mask = cv2.inRange(image_hsv,lower,upper)
        cv2.imshow("mask",image_mask)

def main():
    import sys
    global image_hsv, pixel # so we can use it in mouse callback

    image_src = cv2.imread("myimage.jpeg")  # pick.py my.png
    image_src = imutils.resize(image_src, height=800)
    if image_src is None:
        print ("the image read is None............")
        return
    cv2.imshow("bgr",image_src)

    ## NEW ##
    cv2.namedWindow('hsv')
    cv2.setMouseCallback('hsv', pick_color)

    # now click into the hsv img , and look at values:
    image_hsv = cv2.cvtColor(image_src,cv2.COLOR_BGR2HSV)
    cv2.imshow("hsv",image_hsv)

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__=='__main__':
    main()

加载的图像如下所示：

点击小球后，您会得到类似的图像，

最后：真正的BGR值，HSV上下边界会在终端打印如下，

【讨论】：