检测opencv中的黄色

detect yellow color in opencv

本文关键字：黄色 opencv 检测      更新时间：2023-10-16

我将图像转换为HSV之后，我将阈值设置为黄色，因此代码为cvInRangeS（imgHSV，cvScalar（112100100），cvScalar（124255255），imgThreshold）；但它不起作用，总是给我黑色的形象。

您应该尝试本教程中的"跟踪黄色对象"。

它给出了黄色对象的HSV范围为cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(20, 100, 100), cvScalar(30, 255, 255), imgThreshed)。

如果您对选择颜色有任何疑问，请尝试以下操作：http://www.yafla.com/yaflaColor/ColorRGBHSL.aspx

我知道你问的问题是c++，我有检测黄色的python脚本，这可能会帮助你或其他人。。

def colorDetection(image):
    hsv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)
    '''Red'''
    # Range for lower red
    red_lower = np.array([0,120,70])
    red_upper = np.array([10,255,255])
    mask_red1 = cv2.inRange(hsv, red_lower, red_upper)
    # Range for upper range
    red_lower = np.array([170,120,70])
    red_upper = np.array([180,255,255])
    mask_red2 = cv2.inRange(hsv, red_lower, red_upper)
    mask_red = mask_red1 + mask_red2
    red_output = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask_red)
    red_ratio=(cv2.countNonZero(mask_red))/(image.size/3)
    print("Red in image", np.round(red_ratio*100, 2))

    '''yellow'''
    # Range for upper range
    yellow_lower = np.array([20, 100, 100])
    yellow_upper = np.array([30, 255, 255])
    mask_yellow = cv2.inRange(hsv, yellow_lower, yellow_upper)
    yellow_output = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask_yellow)
    yellow_ratio =(cv2.countNonZero(mask_yellow))/(image.size/3)
    print("Yellow in image", np.round(yellow_ratio*100, 2))

您还可以将RGB转换为HUE

http://en.wikipedia.org/wiki/Hue

在链接中，你有公式，然后你知道黄色的HUE值大约为60。

对于黄色，范围应该是从23到40，例如根据我在黄色对象跟踪程序中使用的范围

//为黄色设置帧阈值

   cvInRangeS(hsvframe,cvScalar(23,41,133),cvScalar(40,150,255),threshy);

我认为您的色调值可能不正确。如果你试图检测黄色，我不确定你从哪里得到112-124色调的范围。我预计数值会接近40，所以可能会尝试34-46这样的范围。

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