Python OpenCV - cv.inRange()“敏感度”？

Question

img = cv2.imread('/home/user/Documents/workspace/ImageProcessing/img.JPG');
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

#red, blue, yellow, and gray
boundaries = [
([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
([86, 31, 4], [220, 88, 50]),
([25, 146, 190], [62, 174, 250]),
([103, 86, 65], [145, 133, 128])]


for i, (lower, upper) in enumerate(boundaries):

    lower = np.array(lower, dtype="uint8")
    upper = np.array(upper, dtype="uint8")

    mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
    output = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

    cv2.imwrite(str(i) + 'image.jpg', output)

我正在尝试从图像中分离出红色、蓝色、黄色和灰色（分别）。 到目前为止它正在工作，但是“灵敏度”很低。 该算法缺少一些较小的色点。 有没有办法校准这个？ 谢谢！

编辑： 输入图像

输出

Answer 1

inRange 函数没有内置灵敏度。它只比较值。 inRange(x,10,20) 只会给你 {10,11,...,20}。

克服这个问题的一种方法是引入您自己的敏感度度量。

s = 5 # for example sensitivity=5/256 color values in range [0,255]

for i, (lower, upper) in enumerate(boundaries):

    lower = np.array([color-s if color-s>-1 else 0 for color in lower], dtype="uint8")
    upper = np.array([color+s if color+s<256 else 255 for color in upper], dtype="uint8")

    mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
    output = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

    cv2.imwrite(str(i) + 'image.jpg', output)

或者您可以事先对图像进行平滑处理，以去除这些嘈杂的像素。这将使像素值彼此更接近，因此超出边界的像素值可能会更接近范围。