पाइथॉन ओपनसीवी का उपयोग करके छवियों में हरे रंग की वस्तुओं का पता लगाने के लिए एक थ्रेशोल्ड मान को परिभाषित करना

एक छवि में हरे रंग की वस्तुओं का पता लगाने के लिए, एक थ्रेशोल्ड मान होना चाहिए हरे और गैर-हरे पिक्सेल के बीच अंतर करने के लिए परिभाषित। यहां बताया गया है कि आप OpenCV का उपयोग करके पायथन में इस कार्य को कैसे कर सकते हैं:

HSV कलर स्पेस और थ्रेसहोल्डिंग

एक विधि में छवि को HSV कलर स्पेस में परिवर्तित करना शामिल है। एचएसवी में, रंग घटक रंग का प्रतिनिधित्व करता है, और हरा 36-70 डिग्री की सीमा के भीतर आता है।

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

यह कोड एक मास्क बनाता है जहां निर्दिष्ट एचएसवी रेंज (हरा) के भीतर पिक्सेल को सत्य के रूप में चिह्नित किया जाता है।

बीजीआर कलर स्पेस और थ्रेसहोल्डिंग

दूसरा तरीका सीधे बीजीआर कलर स्पेस में काम करना है। यहां, आप हरे मानों की एक श्रृंखला को परिभाषित कर सकते हैं:

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

यह मास्क उन पिक्सेल को सही मान प्रदान करता है जहां हरा चैनल (जी) 100 और 255 के बीच है और अन्य चैनल (बी और आर) 100 से नीचे हैं।

हरे रंग की वस्तुओं का निष्कर्षण और प्रदर्शन

मास्क का उपयोग करके, आप छवि में केवल हरी वस्तुओं को निकाल सकते हैं:

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

यह ऑपरेशन हरे पिक्सेल को उनके मूल रंग में बनाए रखते हुए सभी गैर-हरे पिक्सेल को काले पर सेट करता है।

एक उचित सीमा मान को परिभाषित करके, आप एक छवि में हरे रंग की वस्तुओं को प्रभावी ढंग से पहचान और अलग कर सकते हैं, जिससे आगे के विश्लेषण और प्रसंस्करण कार्यों की सुविधा मिलती है। .