تحديد قيمة عتبة لاكتشاف الكائنات الخضراء في الصور باستخدام Python OpenCV

لاكتشاف الكائنات الخضراء في صورة ما، يجب أن تكون قيمة عتبة تم تعريفها للتمييز بين وحدات البكسل الخضراء وغير الخضراء. إليك كيفية التعامل مع هذه المهمة في Python باستخدام OpenCV:

مساحة اللون وعتبة HSV

تتضمن إحدى الطرق تحويل الصورة إلى مساحة ألوان HSV. في HSV، يمثل مكون تدرج اللون اللون، ويقع اللون الأخضر ضمن نطاق 36-70 درجة.

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (70, 255, 255))

ينشئ هذا الرمز قناعًا حيث يتم وضع علامة على وحدات البكسل الموجودة ضمن نطاق HSV المحدد (الأخضر) على أنها صحيحة.

مساحة اللون BGR والعتبة

هناك طريقة أخرى تتمثل في العمل مباشرة في مساحة اللون BGR. هنا، يمكنك تحديد نطاق من القيم الخضراء:

mask = cv2.inRange(img, (0, 100, 0), (100, 255, 100))

يقوم هذا القناع بتعيين قيم حقيقية للبكسلات حيث تتراوح القناة الخضراء (G) بين 100 و255 والقنوات الأخرى (B وR) أدناه 100.

استخراج وعرض الكائنات الخضراء

باستخدام القناع، يمكنك استخراج الكائنات الخضراء فقط في الصورة:

green = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

تقوم هذه العملية بتعيين كافة وحدات البكسل غير الخضراء إلى اللون الأسود مع الاحتفاظ باللون الأخضر وحدات البكسل بلونها الأصلي.

من خلال تحديد قيمة عتبة مناسبة، يمكنك اكتشاف الكائنات الخضراء في الصورة وعزلها بشكل فعال، مما يسهل المزيد من مهام التحليل والمعالجة.