意味論的画像セグメンテーション - OpenCVの抽出物を他の領域のすべての種類を使用して

問題の説明：

    Deeplab V3 +を使用した後に得られた画像を分割し、次のように、クラスや画素領域の割合のための次のステップの希望は、分析の他の態様ように、抽出プロセスです。

OpenCVの抽出領域を使用します。

    メインプロセス：BGR HSVから画像1、容易にするために色分けされました。

                      2. cv2.inRange関数は、のような、指定された色を抽出し、赤、

                      3.プロファイルを検索し、面積プロファイルを計算します。

    全体のプロセスは、アニメーションを作った、江Ziがあります：

難しさ：その画像のHSV値を見つけるには？

    方法1：OpenCVのcv2.cvtColor変換を使用して、得られたHSV値は、その後、下限を設定することができます。しかし、

いくつかの色RGBの目が見ることができない、第二の方法は、この時点で採用されるべきです。

red = np.uint8([[[0, 0, 128]]])
hsv_red = cv2.cvtColor(red, cv2.COLOR_BGR2HSV)
print(hsv_red)  # [[[  0 255 128]]]

    方法2：得られたPS HSV値を使用。図1（ストローのようなアイコン）をクリックして、HSB色を選択し、2の図は結果を示しています。

OpenCVのため、H [0、180]、S [0、255]、V [0、255]であり、

H [0、360]、S [0、1]、V [0、1] PSであり、

したがって、変換：PS / 2のHデータは、Sは、OpenCVので得られた255、V X 255のHSV値をxは。