如何在OpenCV中为InRange阈值选择颜色的最佳HSV值

1. 效果图
2. 源码
参考

之前的博客介绍了如何使用Python，OpenCV通过HSV颜色空间转换检测对象，并进行轨迹追踪。怎么选定合适的HSV颜色阈值范围非常非常非常的重要。

这篇博客将介绍如何在OpenCV中为InRange阈值选择颜色的最佳HSV值范围。

1. 效果图

原始图如下：

选出红色的范围：
（0，40，45）~（30，255，255）
选出黑色的范围：
（0，0，0）~（179，255，254）

2. 源码

# 确定hsv颜色的最佳阈值
import cv2
import numpy as npdef nothing(x):pass# 创建一个窗口图片
cv2.namedWindow('image')# 对颜色变化创建轨迹兰
cv2.createTrackbar('HMin', 'image', 0, 179, nothing)  # Hue is from 0-179 for Opencv
cv2.createTrackbar('SMin', 'image', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('VMin', 'image', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('HMax', 'image', 0, 179, nothing)
cv2.createTrackbar('SMax', 'image', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('VMax', 'image', 0, 255, nothing)# 设置默认HSV空间的最大值
cv2.setTrackbarPos('HMax', 'image', 179)
cv2.setTrackbarPos('SMax', 'image', 255)
cv2.setTrackbarPos('VMax', 'image', 255)# 初始化HSV空间最大、最小值
hMin = sMin = vMin = hMax = sMax = vMax = 0
phMin = psMin = pvMin = phMax = psMax = pvMax = 0img = cv2.imread('images/circle.png')
output = img
waitTime = 33while (1):# 获取轨迹栏的当前位置hMin = cv2.getTrackbarPos('HMin', 'image')sMin = cv2.getTrackbarPos('SMin', 'image')vMin = cv2.getTrackbarPos('VMin', 'image')hMax = cv2.getTrackbarPos('HMax', 'image')sMax = cv2.getTrackbarPos('SMax', 'image')vMax = cv2.getTrackbarPos('VMax', 'image')# 设置显示的HSV最大最小值lower = np.array([hMin, sMin, vMin])upper = np.array([hMax, sMax, vMax])# 创建HSV图像，并根据最低、最高阈值进行阈值化hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)output = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)# 展示是否HSV值有变化if ((phMin != hMin) | (psMin != sMin) | (pvMin != vMin) | (phMax != hMax) | (psMax != sMax) | (pvMax != vMax)):print("(hMin = %d , sMin = %d, vMin = %d), (hMax = %d , sMax = %d, vMax = %d)" % (hMin, sMin, vMin, hMax, sMax, vMax))phMin = hMinpsMin = sMinpvMin = vMinphMax = hMaxpsMax = sMaxpvMax = vMax# 展示输出图像cv2.imshow('image', output)# 等待33毫秒或者按下q键退出循环if cv2.waitKey(waitTime) & 0xFF == ord('q'):breakcv2.destroyAllWindows()

参考

参考：https://www.cnpython.com/qa/498520

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