OpenCV-利用函数inRange进行颜色分割(HLS颜色分割)

本文介绍了一种基于HLS颜色空间的图像区域颜色分割方法,并提供了完整的C++实现代码。该方法通过调整HLS模型中的色调、亮度和饱和度阈值来提取目标区域。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

利用HLS颜色空间进行图像区域的颜色分割,和利用HSV颜色空间类似:

#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
using namespace cv;
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
//输入图像
Mat img;
//归一化图像
Mat bgr;
//HLS图像
Mat hls;
//色相
int hmin = 0;
int hmin_Max = 360;
int hmax = 360;
int hmax_Max = 360;
//亮度
int lmin = 106;
int lmin_Max = 255;
int lmax = 250;
int lmax_Max = 255;
//饱和度
int smin = 0;
int smin_Max = 255;
int smax = 255;
int smax_Max = 255;
//显示原图的窗口
string windowName = "src";
//颜色区间
string dstName = "dst";
Mat dst;//输出图像
void callBack(int, void*)
{	
	//输出图像
	dst = Mat::zeros(bgr.size(), CV_32FC3);
	//掩码
	Mat mask;
	inRange(hls, Scalar(hmin, lmin / float(lmin_Max), smin / float(smin_Max)), Scalar(hmax, lmax / float(lmax_Max), smax /float(smax_Max)), mask);
	for (int r = 0; r < bgr.rows; r++)
	{
		for (int c = 0; c < bgr.cols; c++)
		{
			if (mask.at<uchar>(r, c) == 255)
			{
				dst.at<Vec3f>(r, c) = bgr.at<Vec3f>(r, c);
			}
		}
	}
	//输出图像
	imshow(dstName, dst);
	//保存输出图像
	//数据类型转换
	dst.convertTo(dst, CV_8UC3, 255, 0);
	imwrite("dst.jpg", dst);
}
int main(int argc, char*argv[])
{
	//输入图像
	img = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
	if (!img.data || img.channels() != 3)
		return -1;
	imshow(windowName, img);
	//输入图像灰度值的归一化
	img.convertTo(bgr, CV_32FC3, 1.0 / 255, 0);
	//颜色空间转换
	cvtColor(bgr, hls, COLOR_BGR2HLS);
	//输出图像
	namedWindow(dstName, WINDOW_GUI_EXPANDED);
	//色相
	createTrackbar("hmin", dstName, &hmin, hmin_Max, callBack);
	createTrackbar("hmax", dstName, &hmax, hmax_Max, callBack);
	//亮度
	createTrackbar("lmin", dstName, &lmin, lmin_Max, callBack);
	createTrackbar("lmax", dstName, &lmax, lmax_Max, callBack);
	//饱和度
	createTrackbar("smin", dstName, &smin, smin_Max, callBack);
	createTrackbar("smax", dstName, &smax, smax_Max, callBack);
	callBack(0, 0);
	waitKey(0);
	return 0;
}
 例如只是提取以下图中的背景区域,运行结果如下:






          

### 使用OpenCV实现基于颜色的垃圾分类 为了通过颜色特征来识别不同类型的垃圾,可以采用色彩空间转换以及特定的颜色阈值分割方法。通常RGB色彩空间并不适合用于颜色检测,因为其对光照变化敏感;HSV(色调-饱和度-明度)或者HLS(色相-亮度-饱和度)色彩空间更适合此类应用[^1]。 #### 色彩空间转换 首先读取图像并将其从BGR格式转为HSV或HLS格式: ```python import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('path_to_image') hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) ``` #### 定义颜色范围 针对每种可能存在的垃圾类别定义相应的HSV/HLS区间。例如塑料瓶可能是蓝色调,而纸张则更倾向于白色或其他浅色调。这里给出一个简单的例子说明如何设置绿色物体的颜色边界: ```python lower_green = np.array([40, 70, 70]) upper_green = np.array([80, 255, 255]) mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_green, upper_green) result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) ``` 上述代码创建了一个掩码`mask`,它只保留了满足设定条件的部分——即属于指定颜色区间的像素点,并将这些区域显示出来作为最终的结果图`result`。 #### 形态学操作优化轮廓提取 经过初步筛选后的二值化图片可能会存在噪声干扰,在此之前可考虑加入形态学闭运算去除小面积噪点,使目标对象更加连贯清晰以便后续处理如边缘检测、形状匹配等步骤: ```python kernel = np.ones((5,5),np.uint8) closing = cv2.morphologyEx(mask,cv2.MORPH_CLOSE,kernel) contours,hierarchy=cv2.findContours(closing.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if area>min_area_threshold:# 设置最小面积阈值过滤掉过小的对象 x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt) cropped_object=image[y:y+h,x:x+w] # 对裁剪下来的疑似垃圾物品做进一步判断... ``` 以上过程展示了怎样利用OpenCV库中的函数完成基本的颜色分类任务。当然实际部署还需要结合更多因素综合考量,比如环境光线影响下的自适应调整机制设计等问题[^2]。
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