HSV色空間

1. 実験の紹介

1. 実験内容

このラボでは、HSV 色空間を紹介します。

2. 実験のポイント

• RGBしきい値
• HSVに変換

3. 実験環境

• Python 3.6.6
• しこり
• マットプロットライブラリ
• CV2

2. 実験手順

1 リソースをインポートする

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

import numpy as np
import cv2

%matplotlib inline

2 RGB画像を読み込む

# 读入该图像
image = mpimg.imread('images/car_green_screen2.jpg')

plt.imshow(image)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f42aad63ba8>

3 RGB しきい値

これまでに使用した緑の例で定義された緑のしきい値を視覚化します。

# 在RGB值中定义颜色选择边界
lower_green = np.array([0,180,0]) 
upper_green = np.array([100,255,100])

# 定义掩模区域
mask = cv2.inRange(image, lower_green, upper_green)

# 遮掩图像使得汽车显露出来
masked_image = np.copy(image)

masked_image[mask != 0] = [0, 0, 0]

# 输出该图像
plt.imshow(masked_image)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f42aad0f7f0>

4 HSVに変換

# 转换为HSV
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)

# HSV通道
h = hsv[:,:,0]
s = hsv[:,:,1]
v = hsv[:,:,2]

# 可视化各个颜色通道
f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(20,10))
ax1.set_title('H channel')
ax1.imshow(h, cmap='gray')
ax2.set_title('S channel')
ax2.imshow(s, cmap='gray')
ax3.set_title('V channel')
ax3.imshow(v, cmap='gray')

<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f42a74550f0>

3. 実験タスク

演習: HSV 色空間を使用して緑の領域をマスクする

# 在HSV值中定义我们的颜色选择边界
# 下界
lower_hue = np.array([50,0,0])
# 上界
upper_hue = np.array([70,255,255])

## TODO: 修改这些阈值
# 此初始阈值允许色相（H）处于某个较低范围


# 定义掩模区域
mask_hsv = cv2.inRange(hsv,lower_hue,upper_hue)


# 遮掩图像使得汽车显露出来
masked_image_hsv = np.copy(image)
masked_image_hsv[mask_hsv != 0] = [0,0,0]



# 输出该图像
plt.imshow(masked_image_hsv)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f429ffae128>