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【youcans 的 OpenCV 例程300篇】209. HSV 顏色空間的彩色圖像分割

5.1 HSV 顏色空間的彩色圖像分割

HSV 模型是針對用戶觀感的一種顏色模型。

HSV 顏色空間的各通道分別表示色調(diào)（Hue）、飽和度（Saturation）和明度（Value），可以直觀地表達色彩的明暗、色調(diào)及鮮艷程度。

HSV 顏色空間可以用一個圓錐空間模型來描述。圓錐的頂點處 V=0，H 和 S 無定義，代表黑色；圓錐的頂面中心處V=max，S=0，H 無定義，代表白色。

當 S=1, V=1 時，H 所代表的任何顏色被稱為純色；當 S=0 時，飽和度為 0，顏色最淺，最淺被描述為灰色，灰色的亮度由 V 決定，此時 H 無意義；當 V=0 時，顏色最暗，最暗被描述為黑色，此時 H 和 S 均無意義，無論如何取值均為黑色。

色調(diào)是色彩的基本屬性，表示不同的顏色 ，可以用于描述和識別某種顏色。例如，綠色在 HSV 空間中的范圍是 H=35～77，而在 RGB 空間很難用表達式描述。因此常用 HSV 色彩空間進行某種顏色的識別和不同顏色的對比。

HSV 模型在對指定顏色分割時非常有效。用 H 和 S 分量表示顏色距離，顏色距離指代表兩種顏色之間的數(shù)值差異。對于不同的彩色區(qū)域，混合 H 與 S 變量，劃定閾值，就可以進行簡單的分割。

函數(shù)原型

函數(shù) inRange () 可以實現(xiàn)按顏色區(qū)域 [lowerb，upperb] 對圖像進行二值分割 。

cv.inRange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst

函數(shù) inRange() 檢查數(shù)組元素是否在設(shè)定區(qū)間內(nèi)，通常用于在 HSV 空間檢查設(shè)定的顏色區(qū)域范圍。如果圖像的某個像素值在 [lowerb，upperb] 之間，則輸出像素值置 255，否則置 0。

參數(shù)說明：

• src：輸入圖像，nparray 數(shù)組，允許單通道或多通道圖像
• lowerb：下邊界閾值，標量（src為單通道）或數(shù)組（src為多通道）
• upperb：上邊界閾值，標量（src為單通道）或數(shù)組（src為多通道）
• dst：輸出圖像，單通道的二值圖像，大小與 src 相同，深度為 CV_8U

注意事項：

1. 輸入圖像可以是單通道的灰度圖像，也可以是多通道的彩色圖像。
2. 不論輸入圖像是單通道還是多通道圖像，輸出圖像都是單通道二值圖像，相當于輸入圖像的黑白遮罩 mask。
3. 輸入圖像是單通道的灰度圖像時，lower、upper 為標量；輸入圖像是多通道的彩色圖像時，lower, upper 為數(shù)組，數(shù)組長度與通道數(shù)相同，分別表示各通道的邊界閾值。
4. 輸入圖像為多通道時，僅當像素各通道的值都在 [lowerb(i)，upperb(i)] 之間時輸出才為 255：

KaTeX parse error: Undefined control sequence: \and at position 39: …I_0) \lt u_0] \?a?n?d? ?[l_1 \lt src(I_…

顏色閾值：

色調(diào)表示不同的顏色 ，各種顏色具有特定的色調(diào)值。

OpenCV 中 HSV 顏色空間的范圍是：H [0,180]，S [0,255]，V [0,255]。

常用顏色的色調(diào)值范圍，也即邊界閾值，如下表所示。

例程 14.17：HSI 顏色空間圖像分割

    # 14.17 HSI 顏色空間圖像分割
    # 在HSV空間對綠屏色彩區(qū)域進行閾值處理，生成遮罩進行摳圖
    img = cv.imread("../images/lady983Green.png", flags=1)  # 讀取彩色圖像
    hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)  # 將圖片轉(zhuǎn)換到 HSV 色彩空間

    # 使用 cv.inrange 函數(shù)在 HSV 空間檢查設(shè)定的顏色區(qū)域范圍，轉(zhuǎn)換為二值圖像，生成遮罩
    lowerColor = np.array([35, 43, 46])  # (下限: 綠色33/43/46)
    upperColor = np.array([77, 255, 255])  # (上限: 綠色77/255/255)
    binary = cv.inRange(hsv, lowerColor, upperColor)  # 生成二值遮罩，指定背景顏色區(qū)域白色
    binaryInv = cv.bitwise_not(binary)  # 生成逆遮罩，前景區(qū)域白色開窗，背景區(qū)域黑色
    matting = cv.bitwise_and(img, img, mask=binaryInv)  # 生成摳圖圖像 (前景保留，背景黑色)

    # 將背景顏色更換為紅色: 修改逆遮罩 (摳圖以外區(qū)域黑色)
    imgReplace = img.copy()
    imgReplace[binaryInv==0] = [0,0,255]  # 黑色背景區(qū)域(0/0/0) 修改為紅色 (BGR:0/0/255)

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(221),plt.title("origin"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(222), plt.title("binary mask"), plt.axis('off')
    plt.imshow(binary, cmap='gray')
    plt.subplot(223), plt.title("invert mask"), plt.axis('off')
    plt.imshow(binaryInv, cmap='gray')
    plt.subplot(224), plt.title("matting"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(matting, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.tight_layout()
    plt.show()

【本節(jié)完】

版權(quán)聲明：
參考文獻： Use the Photoshop Levels adjustment (adobe.com)
youcans@xupt 原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載必須標注原文鏈接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/125389684)
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201. 圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換
202. 查表快速替換（cv.LUT）
203. 偽彩色圖像處理
204. 圖像的色彩風格濾鏡
205. 調(diào)節(jié)色彩平衡/飽和度/明度
206. Photoshop 色階調(diào)整算法
207. Photoshop 色階自動調(diào)整算法
208. Photoshop 對比度自動調(diào)整算法
209. HSV 顏色空間的彩色圖像分割文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-442357.html

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