Definición de un valor umbral para detectar objetos verdes en imágenes usando Python OpenCV

Para detectar objetos verdes en una imagen, se debe establecer un valor umbral definido para diferenciar entre píxeles verdes y no verdes. Así es como puede abordar esta tarea en Python usando OpenCV:

Espacio de color HSV y umbral

Un método implica convertir la imagen al espacio de color HSV. En HSV, el componente de tono representa el color y el verde se encuentra dentro del rango de 36 a 70 grados.

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

Este código crea una máscara donde los píxeles dentro del rango HSV especificado (verde) se marcan como verdaderos.

Espacio de color BGR y umbral

Otro enfoque es trabajar directamente en el espacio de color BGR. Aquí puede definir un rango de valores verdes:

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

Esta máscara asigna valores verdaderos a los píxeles donde el canal verde (G) está entre 100 y 255 y los otros canales (B y R) están por debajo de 100.

Extracción y visualización de objetos verdes

Usando la máscara, puedes extraer solo los objetos verdes en la imagen:

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

Esta operación establece todos los píxeles que no son verdes en negro mientras conserva los píxeles verdes en su color original.

Al definir un valor de umbral adecuado, puede detectar y aislar eficazmente objetos verdes en una imagen, lo que facilita tareas de análisis y procesamiento adicionales. .