최근에 이미지 프로세싱 분야에서 작은 애호가 프로그램에 대한 작업을 시작했는데 이미지 처리와 관련해 멍청한 사람이었습니다.하지만 나는 그 중 일부 측면을 파악하려고합니다.이미지 처리 - 내 요구에 맞는 OpenCV 알고리즘은 무엇입니까?
내가 할 수 있기를 원하는 것은 이미지의 객체들 사이에서 색상 (바람직하게는 실시간 비디오 피드)에 따라 분리 된 다음 색상을 인식하는 것입니다.
나는 OpenCV와 다른 알고리즘에 대해 약간 읽었다. 나는 canny 알고리즘으로 약간의 작업을하기 시작했으나, 색상에 관계없이 오브젝트의 가장자리를 감지하므로 이것이 내가 필요로하는 알고리즘인지는 확실하지 않습니다.
내가 사용해야하는 알고리즘 인 경우에도 나를 위해 표시 한 객체의 색상을 인식하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
나 자신을 충분히 분명하게 만들었 으면 좋겠다.
고마워요!
분리 또는 투명한 색상을 만들기 위해 함께 ... 나는 대답을 도와해야하는 (아래 링크 참조)에 게시 (또는 어쩌면 당신의 문제를 해결하십시오). 또한
Here is the code I posted는, 마틴 베케트의 대답은 RGB, 당신은 HSV를 사용할 수있는 색상을 평가하는 좋은 색 공간 아닌, 절대적으로 옳다, 정도의 색상 값은 당신에게 적절한 지시 S와 V가 일종의 강도를 코드하는 동안 (당신이 빛의 스펙트럼에서 파장과 비교할 수있는 것) 색깔을 말하자면 (내가 말하는 것은 많은 경우 색조를 사용하여 색 이미지를 구분하는 것으로 충분하다는 것을 설명하기 위해 단순화하는 것입니다).
그것이 내가 사용해야하는 알고리즘, 무엇이 나를 위해 표시 객체의 색상을 인식하는 가장 좋은 방법이 될 것입니다 경우에도?
에 오신 것을 환영합니다,
줄리앙, 스타터를 들어
색상 공간 이해 - RGB는 거의 항상 이미지 처리를 수행하는 가장 나쁜 소스입니다.
시작 (인스턴스를 제거하는)에서 OpenCV 매우 간단 HSL and HSV
당신이해야 OpenCV 함수 inRange를 사용하여 최소 색상 범위에서 최대 색상 범위로 색상을 필터링하는 등 이미지 배열 연산에 대해 배웁니다. 또 다른 옵션은 다중 채널 어레이 (이 경우 R, G 및 B)를 3 가지 다른 단일 채널로 분할하여 추가 검사를하는 것입니다. 희망을 얻으십시오.