Die Farbextraktion mit Python + OpenCV löste das Rätsel des grünen Hintergrunds

Zweck

Es tut mir leid für das plötzliche Bild von Onkel Musai.

Ich versuchte: "Kann ich jede der vier farbigen Holzkugeln aus Rot, Gelb, Blau und Grün extrahieren?"

Sowohl die Python-Geschichte als auch die OpenCV-Geschichte dauern ungefähr einen Monat. Bitte weisen Sie (wirklich) auf meine schlechten Punkte hin.

Filtercode

Das Folgende ist

1. Hellen Sie die Pixel (hTarget) des angegebenen Farbtons ( hue) auf.
2. Graustufen des nicht zutreffenden Pixels (hMask2)

Der Code.

filters.py

...

def hueMask(src, dst, hue, hueRange):
    src = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    h, s, v = cv2.split(src)
    hOrg = h.copy()
    hTarget = h.copy()

    cv2.threshold(hTarget, hue + hueRange, hue, cv2.THRESH_TOZERO_INV, hTarget)
    # 「src(x,y)Wenn größer als der Schwellenwert ist, dst(x,y)ist 0 "

    # 0
    # 0
    # 0
    # thresh
    # src
    # src
    # src
    # src
    # src

    cv2.threshold(hTarget, hue - hueRange, hue, cv2.THRESH_BINARY, hTarget)
    # 「src(x,y)Wenn kleiner als der Schwellenwert ist, dst(x,y)ist 0 "

    # 0(src)
    # 0(src)
    # 0(src)
    # src
    # src
    # thresh
    # 0
    # 0
    # 0

    #Ergebnis

    # 0
    # 0
    # 0
    # thresh
    # src
    # thresh
    # 0
    # 0
    # 0

    #Um fluoreszierendes Licht (gelb) und Haare (blau) auszuschließen
    #Schließen Sie extrem entsättigte Pixel aus dem Zielbereich aus
    sNotVeryLow = s.copy() #Wo die Sättigung nicht extrem niedrig ist
    #Wenn die Sättigung höher als 31 ist, legen Sie sie in den Zielbereich (255).
    #Ansonsten der Nichtzielbereich (0).
    cv2.threshold(sNotVeryLow, 31, 255, cv2.THRESH_BINARY, sNotVeryLow)

    #Das logische Produkt von hTarget und vNotHighlight ist das neue hTarget
    cv2.bitwise_and(hTarget, vNotVeryLow, hTarget)

    #Erstellen Sie eine Kopie des Helligkeitsbildes.
    vBrightened = v.copy()
    #und dazu+Wenden Sie eine 96-Gammakorrektur an, um es heller zu machen
    cv2.addWeighted(v, 0.625, v, 0.0, 96, vBrightened)
    #Fügen Sie ein gammakorrigiertes Helligkeitsbild nur im Zielbereich des Helligkeitsbildes ein
    cv2.bitwise_and(vBrightened, 255, v, hTarget)

    hMask2 = h.copy()
    #Wenn das entsprechende Pixel von hTarget (1-Kanal-Bild) 0 ist
    #Stellen Sie das entsprechende Pixel von hMask2 (1-Kanal-Bild) auf 255 ein.
    #Andernfalls setzen Sie es auf 0.
    #Kurz gesagt, hMask2 ist eine invertierte Version des hTarget-Maskenbilds.
    cv2.compare(hTarget, 0, cv2.CMP_EQ, hMask2)

    cv2.bitwise_and(s, 0, s, hMask2) #Logisches UND

    cv2.merge((hOrg, s, v), src)
    cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_HSV2BGR, dst)

...

Irgendwie ist der Name der Variablen schmutzig, aber ... Jetzt können Sie jeden Farbton extrahieren.

Anwendungscode

Versuchen Sie als Nächstes, vier Farben zu extrahieren, dh die Farbtöne Rot, Gelb, Blau und Grün.

App.py

...
class App(object):
    def __init__(self):
        ...
        self._shouldHueMask                = False
        ...
    def run(self):
        ...
        while self._windowManager.isWindowCreated:
            ...
            if self._shouldHueMask:
                filters.hueMask(frame, frame, self._hue, self._hueRange)
            ...
    def onKeypress(self, keycode):
        ...
        elif keycode == ord('B'): #Blau
            self._hue      = 110
            self._hueRange = 10
            self._shouldHueMask = \
                not self._shouldHueMask
        elif keycode == ord('G'): #Grün
            self._hue      = 70
            self._hueRange = 25
            self._shouldHueMask = \
                not self._shouldHueMask
        elif keycode == ord('R'): #rot
            self._hue      = 5
            self._hueRange = 5
            self._shouldHueMask = \
                not self._shouldHueMask
        elif keycode == ord('Y'): #Gelb
            self._hue      = 30
            self._hueRange = 15
            self._shouldHueMask = \
                not self._shouldHueMask
        ...
if __name__=="__main__":
    App().run()

Der Farbtonwert und die Breite von Rot, Gelb, Blau und Grün wurden nach Versuch und Irrtum festgelegt.

Ergebnis

rot

Nun, es scheint, dass die Hautfarbe auf die "rote Extraktion" reagiert hat. Damit ist es nicht möglich, die Holzkugel "nur" herauszuziehen.

Gelb

Nun, diesmal hat die Decke auf die "gelbe Extraktion" reagiert.

Blau

Diesmal haben die Haare und der schwarze Pullover auf die "blaue Extraktion" reagiert.

Grün

Ich konnte die Holzkugeln am schönsten extrahieren.

Wenn Sie Bilder synthetisieren, stehen Sie vor einem grünen Tuch, das als grüner Hintergrund bezeichnet wird. Es gibt einen Grund, warum es grün war.

Der Grund, warum Grün beruhigend ist, kann sein, dass sich die Augen mit neuen Reizen wohl fühlen, im Gegensatz zu den Farben, die im Alltag auftreten.

Vielleicht ist die Tafel deshalb grün?

Ich werde den Pinsel darauf legen und Raum für Diskussionen lassen.

Ich blogge: Weed.nagoya