Definieren eines Schwellenwerts zum Erkennen grüner Objekte in Bildern mit Python OpenCV

Um grüne Objekte in einem Bild zu erkennen, muss ein Schwellenwert vorhanden sein definiert, um zwischen grünen und nicht-grünen Pixeln zu unterscheiden. So können Sie diese Aufgabe in Python mit OpenCV angehen:

HSV-Farbraum und Schwellenwert

Eine Methode besteht darin, das Bild in den HSV-Farbraum zu konvertieren. In HSV stellt die Farbtonkomponente die Farbe dar und Grün liegt im Bereich von 36–70 Grad.

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (70, 255, 255))

Dieser Code erstellt eine Maske, in der Pixel innerhalb des angegebenen HSV-Bereichs (grün) als wahr markiert werden.

BGR-Farbraum und Schwellenwert

Ein anderer Ansatz besteht darin, direkt im BGR-Farbraum zu arbeiten. Hier können Sie einen Bereich grüner Werte definieren:

mask = cv2.inRange(img, (0, 100, 0), (100, 255, 100))

Diese Maske weist Pixeln wahre Werte zu, bei denen der grüne Kanal (G) zwischen 100 und 255 liegt und die anderen Kanäle (B und R) unter 100 liegen.

Extraktion und Anzeige grüner Objekte

Mit der Maske können Sie nur die grünen Objekte im Bild extrahieren:

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

Durch diesen Vorgang werden alle nicht grünen Pixel auf Schwarz gesetzt, während die grünen Pixel in ihrer ursprünglichen Farbe erhalten bleiben.

Durch die Definition eines geeigneten Schwellenwerts können Sie grüne Objekte in einem Bild effektiv erkennen und isolieren und so weitere Analyse- und Verarbeitungsaufgaben erleichtern .